用tensorflow编写损失函数,不知道写的对不对,请大神指点

论文中损失函数为图片当中的定义图片说明

loss=tf.Variable(tf.constant(0.0))
for v in range(50):
y = y_[v]
y_pre = y_conv[v]
for n in range(260):
    for m in range(260):
        loss = loss + tf.log(1 + tf.exp((y[n]-y[m])*(y_pre[n]-y_pre[m])))     
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(loss)
其中y_是数据集标签,y_conv是tf.softmax的输出(为预测标签的输出),50是每个batch的大小,260是标签的个数。
0

1个回答

0
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
卡拉ok小程序 用java编写的小程序
卡拉ok小程序 用java编写的小程序 本人随便写的,其实也不知道对不对
LabVIEW 卷积编码解码(2,1,3)
用LabVIEW编写的关于卷积编码与解码的小程序,可能有不足,请大神指点
局域网组建与维护论文
本人毕业论文,share一下,写的一般,请各位大神指点。
我写的一个url
我写的url,请大神指点,功能有限,献丑了,谢谢
TXT在线小说管理器
不知道哪里写错了,各位大神帮忙指点下,告诉怎么进行修改
图书管理系统源码
分享交流请大神指点指点 
TensorFlow优化 --- softmax算法与损失函数的综合应用
损失函数的作用是用来描述模型预测值与真实值的差距大小。一般有两种常见的算法,均值平方差(MSE)和交叉熵 n1.均值平方差 n      均值平方差在神经网络中表达预测值与真实值之间的差异。在数理统计中,均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值。公式为: n &am
TensorFlow损失函数
损失函数(loss function)用来度量模型输出值与目标值(target)间的差值。nn# Loss Functionsn#----------------------------------n#n# This python script illustrates the differentn# loss functions for regression and classificatio
Tensorflow损失函数简例(源码)
#coding=utf-8import tensorflow as tf#通过TensorFlow实现交叉熵#cross_entropy = -tf.reduce_mean(#    y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0)))'''y_ 代表正确结果y 代表预测结果tf.clip_by_value 函数,可以将一个张量中的数值限制在一个范围内(避免出...
Tensorflow 损失函数(loss function)及自定义损失函数(一)
我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数,本篇为tensorflow内置的四个损失函数rnrn(一)tensorflow内置的四个损失函数 rn(二)其他损失函数 rn(三)自定义损失函数rnrn损失函数(loss function),量化了分类器输出的结果(预测值)和我们期望的结果(标签)之间的差距,这和分类器结构本身同样重要。有很多的学者花费心思探讨如何改良损失函数使得分类器的结果最优,因...
Tensorflow 损失函数
Tensorflow损失函数n1.预备知识:nLabels: 标签,在分类或者分割等问题中的标准答案。可以是1,2,3,4,5,6 。nLabels_onehot: Onehot形式的标签,即如果有3类那么第一类表示为[1,0,0],第二类为[0,1,0],第三类为[0,0,1]。这种形式的标签更加的常见。nNetwork.out: 网络最后一层的输出,注意是没有经过softmax的网络的输出,通...
使用TensorFlow编写损失函数 交叉熵(cross entrophy)| 均方误差(MSE)
一. 交叉熵,用于分类问题:n4分类问题,数据的批大小为2,所以此处标签可以用 2*4的矩阵表示,特别注意:输出层为softmax层。ny_:数据的正确标签,用one hot码表示ny1:第一批输入softmax层的激活值ny2:第二批输入softmax层的结果noutput1:第一批的最终输出结果noutput2:~nncross_entropy1:使用y1的交叉熵ncross
Tensorflow 两个交叉熵损失函数的区别
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logitsnlabel:不含独热编码,shape:[batch_size, ]nlogits:原始预测概率分布向量,shape:[batch_size, num_classes]nlogits = np.array([[0.3, 0.4, 0.3], [0.5, 0.2, 0.3], [0.1, 0.8, 0.1]]...
Tensorflow自定义损失函数
import tensorflow as tfnfrom numpy.random import RandomStatenbatch_size = 8n#两个输入结点nx = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input')ny_ = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1),name='y-i
基于SCOKET的CS聊天工具
做好了不能用 请各位指点,不知道哪里有错误。IP地址不会弄。我的QQ601940219 求大神帮助
TensorFlow自定义损失函数
TensorFlow提供了许多的损失函数,在训练模型中经常使用的损失函数有交叉熵、平方差。TensorFlow除了提供这些损失函数之外,还给开发者提供了一种自定义损失函数的方法。让开发者,可以根据实际项目的需要来自定义损失函数,让我们可以更好的训练出满足开发者需要的模型。rn一、为什么要自定义损失函数rn在某些开发场景下,系统提供的损失函数已经无法满足我们的要求。如,我们需要为一个奶茶店提供一个原
tensorflow入门之损失函数
1. 深层网络介绍nn激活函数实现去线性化 n在没有加入激活函数的时候,一个模型的运算其实就是输出是输入的线性加权和,不管中间有多少的隐层,因为每个隐藏层都是在做一个线性变换,后面不管再加上多少隐藏层,都是在做线性变换,因为线性模型的特点就是任意线性模型的组合任然是线性模型。 n比如前向传播的计算公式:a(1)=XW(1),y=a(1)W(2)a(1)=XW(1),y=a(1)W(2)a^{(1)...
Tensorflow函数/类,Tensorflow自定义损失函数,Tensorflow自定义复杂网络结构
Tensorflow基础知识回顾nn对于一个基础tensorflow程序来说,需要了解的东西有:nn(1)Placeholder,占位符,实际输入值,用它喂数据;nn(2)variable,参数变量,weights和biases要用的是它;nn(3)reshape,改变shape的值、维数的。nn(4)loss,损失函数,预测值与真实值的差别;nn(5)optimizer,优化器,已知有误差了,建...
罗斯基白话:TensorFlow+实战系列(三)常用损失函数与参数优化
主要总结常见损失函数以及神经网络的参数优化
Tensorflow 损失函数(loss function)及自定义损失函数(三)
我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数,本篇为tensorflow自定义损失函数。 n(一)tensorflow内置的四个损失函数 n(二)其他损失函数 n(三)自定义损失函数nn自定义损失函数是损失函数章节的结尾,学习自定义损失函数,对于提高分类分割等问题的准确率很有帮助,同时探索新型的损失函数也可以让你文章多多。这里我们介绍构建自定义损失函数的方法,并且介绍可以均衡正负例...
常用损失函数及Tensorflow代码实现
损失函数(loss):用来表示预测值(y)与已知答案(y_)的差距。在训练神经网络时,通过不断 改变神经网络中所有参数,使损失函数不断减小,从而训练出更高准确率的神经网络模型。nnn常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。nnn1.均方误差 msennn 个样本的预测值 y 与已知答案 y_之差的平方和,再求平均值。nn ...
tensorflow学习(一):关于tensorflow交叉熵损失函数的一些理解
1、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, dim=-1, name=None)nnsentinel 一般不用  labels 和logits形状相同 都是[batch_size,num_classes]nn其中labels可以是one-hot的形式,也可以是和为1的概率分布。...
tensorflow-深度学习之损失函数总结
本篇文章介绍一下tensorflow中必须要掌握的基础知识点,就是损失函数,因为最终训练迭代优化就是损失函数,那么总体来说它可以分为两大类:1 以回归为主:MSE-均方根误差2 以分类为主:SOFTMAX-交叉熵3 根据特定场景:自定义损失函数接下来我们具体来通过代码讲解每种具体的实例:首先我们看一下均方根误差-MSEimport tensorflow as tfnsession = tf.Int...
ssd7 exam1答案
亲自写的,虽然不知道对不对,希望能给大家带来帮助
TensorFlow笔记之神经网络优化——损失函数
神经元模型:用数学公式表示为, f 为激活函数。神经网络是以神经元为基本单位构成的。n 激活函数:引入非线性激活函数,提高模型的表达力。n 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。n ① relu:在TensorFlow中,用tf.nn.relu()表示n     n ② sigmoid:在TensorFlow中,用tf.nn.sigmoid()表示n     n ③ tanh:在T...
MVC模式图
MVC模式图,不知道这图对不对!请指教
Tensorflow学习——3 激活函数和损失函数
1、激活函数的作用 n 如果不用激活函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,这种情况就是最原始的感知机。 n 如果使用的话,激活函数给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。nn某些数据是线性可分的,比如下图。 图片来源 n n 对于线性不...
简单神经网络解决二分类问题示例(Tensorflow)(自定义损失函数)
简单神经网络解决二分类问题示例(Tensorflow)(自定义损失函数)nnnn在预测商品销量时,如果预测多了,商家损失的是生产商品的成本;而如果预测少了,损失的则是商品的利润。针对这种模型可以自己定义损失函数。nn自定义损失函数为: nLoss(y,y′)=∑i=1nf(yi,y′i),f(x,y)={a(x−y);x>yb(y−x);x<=yLoss(y,y′)=∑i=1nf(yi...
TensorFlow之损失函数、学习率、正则
#损失函数记录nimport tensorflow as tfn#交叉熵的两种表示ncross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))ncross_entropy=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y,y_)n#均方误差的表示nmse=tf.reduce_mea
tensorflow 2: 自定义损失函数的反向传播神经网络
#import tensorflow as tfnfrom numpy.random import RandomStatennbatch_size = 8n#两个输入节点nx = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input')n#回归问题一般只有一个输出节点ny_ = tf.placeholder(tf.float32,shape=...
Tensorflow学习二:神经网络用于分类和回归的损失函数
引言:       对于二分类问题,一般会将预测结果经过一个非线性变换缩小到0到1之间,并设置一个阀值,比如0.5,小于0.5便是0,大于0.5便是1。但是这种做法对于多分类是不适用的。交叉熵:      通过神经网络解决多分类的方法是设置n个输出节点,n代表类别数。对于每一个样例,神经网络会得到一个n维数组做为输出结果。数组中的每一个维度代表对应的类别。理想情况下,如果一个样本属于k,那么这个类...
用tensorflow实现线性回归和相应的损失函数的运用
%matplotlib inlinenimport matplotlib.pyplot as pltnimport tensorflow as tfnimport numpy as npnfrom sklearn import datasetsnfrom tensorflow.python.framework import opsnops.reset_default_graph()nsess=tf
TensorFlow 损失函数
介绍几个常用的损失函数 nnn参考链接:nnn神经网络Loss损失函数总结nTensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用nnnnnsoftamx cross entropy lossnnsoftmax 交叉熵损失函数是我们常用的一种损失函数。nnSoftmax本身的算法很简单,就是把所有值用e的n次方计算出来,求和后算每个值占的比率,保证总和为1,一般我们可以认为Softmax...
ThreeLayerLib源代码
ThreeLayerLib.dll的源代码,请各位大神多多指点其中存在的问题,不胜感激,再次感谢各位大神对在下的关注和指点!
交叉熵损失函数及Tensorflow实现
一、交叉熵损失原理nn一般情况下,在分类任务中,神经网络最后一个输出层的节点个数与分类任务的标签数相等。nn假设最后的节点数为N,那么对于每一个样例,神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果,数组中每一个维度会对应一个类别。在最理想的情况下,如果一个样本属于k,那么这个类别所对应的第k个输出节点的输出值应该为1,而其他节点的输出都为0,即[0,0,1,0,….0,0],这个数组也就是样本的Lab...
经典损失函数:交叉熵(附tensorflow)
每次都是看了就忘,看了就忘,从今天开始,细节开始,推一遍交叉熵。nn我的第一篇CSDN,献给你们(有错欢迎指出啊)。nn一.什么是交叉熵nn交叉熵是一个信息论中的概念,它原来是用来估算平均编码长度的。给定两个概率分布p和q,通过q来表示p的交叉熵为:nnnn     注意,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离,或可以说它刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度,p代表正确答案,q代表的是预...
Tensorflow 损失函数(loss function)及自定义损失函数(二)
我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数,本篇为tensorflow其他的损失函数,主要参照了tensorlayer 中的实现 rn(一)tensorflow内置的四个损失函数 rn(二)其他损失函数 rn(三)自定义损失函数rnrnTensorlayer封装了很多的已经写好的代码,同时作为一个开源项目,也公布了很多的代码片段,我们这就来看看,除了tensorflow内置的四个损失函数以...
CTC损失函数及其实现[2]
最近用tensorflow写了个OCR的程序,在实现的过程中,发现自己还是跳了不少坑,在这里做一个记录,便于以后回忆。主要的内容有lstm+ctc具体的输入输出,以及TF中的CTC和百度开源的warpCTC在具体使用中的区别。nn正文nn输入输出nn因为我最后要最小化的目标函数就是ctc_loss,所以下面就从如何构造输入输出说起。nntf.nn.ctc_lossnn先从TF自带的tf.nn.ct...
前置效果器调音应用软件
这款是效果器调音软件,不知道是什么牌子的效果器调音软件。希望大神给指点
10、TensorFLow 中的损失函数
一、损失函数相关概念rnrnrnrn1、交叉熵rnrnrn刻画了两个概率分布之间的距离,也就是说,交叉熵值越小,两个概率分布越接近rn通过 p 来表示 q 的交叉熵: H(p,q)=−Σp(xi)logq(xi)H(p,q)=−Σp(xi)logq(xi)H(p, q) = -\Sigma p(x_i)logq(x_i),p 为正确答案的分布,q 为预测的分布,这个log是以e为底的rn代码示例rnrnrnrnrnp = t...
文章热词 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型 设计制作学习
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 java大神班 大数据大神班