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损失函数tensorflow2实现——Python实战

Posted 2022-04-11 炫云云

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了损失函数tensorflow2实现——Python实战相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

文章目录

    • 回归
      • 均方误差的推导
      • 平均绝对误差的推导
      • MAE 与 MSE 区别
  • 分类
    • 合页损失 Hinge Loss
      • 交叉熵损失由来
        • 二分类
        • 多分类
      • 为什么分类使用交叉熵损失函数
        • 信息熵H(x)
        • KL 散度
        • 交叉熵
    • 指数损失函数
    • Triplet Loss
  • Focal loss
    • 样本不均衡问题
    • 样本平衡交叉熵函数
    • focal loss
    • focal loss 的如何发挥作用<

以上是关于损失函数tensorflow2实现——Python实战的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

TensorFlow2 入门指南 | 15 默认损失函数 & 自定义损失函数

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TensorFlow2 入门指南 | 09 损失函数梯度下降优化器选择

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19推荐系统12FM——TensorFlow2实现

3. 一元多元逻辑回归自定义实现——tensorflow2

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