怎麼在keras中定義自己的目標函式

2025-07-28 19:33:37 字數 2025 閱讀 9401

1樓:總是那麼棒棒的

keras中自定義目標函式(損失函式)的簡單方法標籤: 神經網路。

分類: 機器學習(2)

keras作為乙個深度學習庫,非常適合新手。在做神經網路時,它自帶了許多常用的目標函式,優化方法等等,基本能滿足新手學習時的一些需求。具體包含目標函式和優化方法。

但它也支援使用者自定義目標函式,下邊介紹一種最簡單的自定義目標函式的方法。

要實現自定義目標函式,自然想到先看下keras中的目標函式是怎麼定義的。查下原始碼發現在keras/中,keras定義了一系列的目標函式。

def mean_squared_error(y_true, y_pred):

2樓:寇開汲祺

目標函式是指所關心的目標(某一變數)與相關的因素(某些變數)的函式關係。簡單的說,就是你求解後所得出的那個函式。在求解前函式是未知的,按照你的思路將已知條件利用起來,去求解未知量的函式關係式,即為目標函式。

祝進步!

keras 能用metrics中的函式作為目標函式嗎

3樓:哇啦啦趴

randomize不是標準庫的,但可以寫個模擬randomize的函式。

float random(float start, float end)

keras 損失函式什麼時候呼叫

4樓:佳佳乙個家

keras要求格式為binary class matrices,轉化一下,直接呼叫keras提供的這個函式。#裡的引數loss就是損失函式(目標函式)sgd = sgd

如何利用keras的擴充套件性

5樓:匿名使用者

keras是乙個用於在python上搭神經網路模型的框架,語法和torch比較相似。我個人認為keras最大的特點是包裝很好,一些在訓練過程中要輸出的方法和常用的優化函式、目標函式都已經內建了,非常適合用來寫大作業。keras和python的哲學有些相似,那就是儘量不自己造輪子。

但是最近逛知乎,看到有答案說,keras只能用來搭一些世面上已經普及的網路,和其它框架相比比較小白。換句話說,就是keras的擴充套件性不好。作為乙個試用過theano、tensorflow、torch、caffe等框架,最後定居在keras的人,我對此不太同意。

事實上,keras擁有不錯的擴充套件性,這一方面是因為設計時就留好的介面,另一方面是因為清晰的**結構,讓你可以有很多自定義的空間。所以下面用幾個例子介紹在keras中如何自定義層和各種方法。

6樓:網友

【解答】

1、數列的極限,有兩個意思:

第一是指,一串數列(就是一串數字),每一項越來越趨向於什麼數。

例一/6、、、越來越趨向於0;

例二/6、、、越來越趨向於1;

例三、、越來越趨向於無窮大。

第二是指數列之和,越來越趨向於什麼數?

例四:1/2 + 1/6 + 1/12 + 1/20 + 1/30、、、越來越趨向於1;

例五:1/(1×3) +1/(3×5) +1/(5×7)、、越來越趨向於1/2;

例六:1 + 1/2 + 1/4 + 1/8 + 1/16 + 1/32、、、越來越趨向於2。

2、函式的極限:

就是當x等於某個數時,代入函式發現出了下面的八個問題之一:

a、可能分母為0,無法計算;

b、可能無窮大減無窮大;

c、可能是無窮大除以無窮大;

d、可能是無窮小除以無窮小;

e、可能是1的無窮次方;

f、可能是無窮大的無窮小次方;

g、可能是無窮大乘以無窮小;

h、可能是無窮小的無窮小次方。

就必須用特殊的方法算出,當x越來越趨近於(無限趨近於)這個數時,函式的值。

最後究竟趨向于于什麼數。

即使不出現上面的八種情況,思想也是一樣的:

x無限接近於某個數,看看函式會不會無限接近乙個值?

這種情況下的結果,就等同於直接代入計算,沒有差別。

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