损失函数一旦编译后好像之和y_pre与y_true有关了。我想定义一个损失函数，可以跟上一次的loss也有关。
Keras如何在自定义loss函数的时候乘或者加上一个变化的值？
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- 2021-12-02 19:03回答 1 已采纳 建议将模型继承keras.Model来写一个自定义模型，在定义训练步骤里写如何计算损失，这样的模型仍然可以使用fit方法来训练
- 2021-08-04 11:56回答 2 已采纳 opencv自带有dnn模块可以直接条用tensorflow的模型，但是不如tf那样方便，有些网络层和操作如果不支持的话就需要转换，举例来说如果sigmoi不支持就得换relu（当然opencv是支持
- 2021-06-18 20:41回答 2 已采纳 应该是这个吧，你训练之后得到的模型是H，prediction = H.predict(img)
- 2019-12-02 08:43喜欢打酱油的老鸟的博客 ，用 Python 语言编写。Keras 不支持低级计算，但它运行在诸如 ...backend 是一个 Keras 库，用于执行计算，如张量积、卷积和其他类似的活动。 Karim MANJRA 发布在 Unsplash 上的照片 keras 中常用的损失函数 ...
- 2022-05-03 18:40回答 2 已采纳 原数据第一列是时间形式的20220503这种，在读数据之后进行下面操作，你的数据是简单的1 2 34这种，数据可能在处理过程丢失或者变成nan了，你可以一步步看看每次处理后当前的数据现在是什么格式 d
- 2019-04-10 15:34回答 1 已采纳 两组数据的训练的权重是否共享，如果是，用一个model，如果不是的话，可以用两个model，或者在model运行前，初始化下。 运行完得到 history 数据就是训练的acc，然后你得到两个
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2017-06-15 09:42AI无昵称的博客 首先辨析一下概念： 1. loss是整体网络进行优化的目标， 是需要参与到优化运算，更新权值W的过程的 ...在keras中实现自定义loss， 可以有两种方式，一种自定义 loss function, 例如： # 方式一 def vae_lo
- 2019-05-05 14:51回答 1 已采纳 解决方法 ``` def focal_loss_calc(alpha=0.25, gamma=2., epsilon=1e-6): """ focal loss used for tra
- 2018-10-15 07:04回答 3 已采纳 keras的话，使用函数模型而不是贯序模型，分成两个模型，单独设置激活函数，然后再串起来。
- 2023-04-10 17:09回答 3 已采纳 该报错可能是由于在加载模型时没有正确注册自定义损失函数导致的。另一个可能的原因是，使用的 TensorFlow 版本不支持 reduction 参数，但在自定义损失函数中使用了该参数。在 Tensor
- 2022-05-23 17:47爱编程的喵喵的博客 本文主要介绍了Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十一章：keras损失函数及自定义损失函数，希望能对学习TensorFlow 2的同学有所帮助。 文章目录 1. API使用(初印象) 1.1 损失函数源码解析 2. 自定义损失函数 ...
- 2021-06-14 18:23回答 1 已采纳 可以安装，只是兼容问题比较多点，可以尝试使用anaco
- 2024-03-17 23:59_rowen的博客 Keras中自定义复杂的loss函数
- 2019-10-02 17:03AI剑客的博客 1.有时候训练模型，现有的损失及评估函数并不足以科学的训练...2.在训练建模中导入自定义loss及评估函数。 #模型编译时加入自定义loss及评估函数 model.compile(optimizer = Adam(lr=1e-4), loss=[binary_focal_loss...
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