損失函式python實現

常見的損失函式

求損失函式時的標籤需要時onehot格式的

def

mean_squared_error
(y, t)
:#y是輸出值，t是標籤
return
0.5* np.
sum(
(y-t)**2
)

def

cross_entropy_error
(y, t)
:    delta =1e-
7#delta是乙個微小值，防止出現log（0）
return
-np.
sum(t * np.log(y + delta)
)

import numpy as np

train_size = x_train.shape[0] 
batch_size =
10 batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size)
#隨機在0到train_size-1之間生成batch_size個數
x_batch = x_train[batch_mask] 
t_batch = t_train[batch_mask]

def

cross_entropy_error
(y, t)
:if y.ndim ==1:
#陣列維數
t = t.reshape(
1, t.size)        
y = y.reshape(
1, y.size)
batch_size = y.shape[0]
return
-np.
sum(t * np.log(y +1e-
7))/ batch_size

return

-np.
sum(np.log(y[np.arange(batch_size)
, t]+1e
-7))
/ batch_size
#np.arange(start,stop,step)  生成array陣列
#log是把t處的概率值定位出來

注意這裡一系列陣列的巧妙應用，避免了很多迴圈

損失函式 損失函式 Hinge

本文討論hinge損失函式，該函式是機器學習中常用的損失函式之一。在機器學習中，hinge loss是一種損失函式，它通常用於 maximum margin 的分類任務中，如支援向量機。數學表示式為 其中 表示 輸出，通常都是軟結果 就是說輸出不是0，1這種，可能是0.87。表示正確的類別。其函式影...

常見損失函式 損失函式選擇方法

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損失函式 SRGAN損失函式（目標函式）詳解

srgan的特點之一就是引進了損失感知函式，由此提公升了超解析度之後的細節資訊。本文主要像您介紹srgan使用的損失函式，及其keras實現。這是原文中給出的損失函式。容易看出，此損失函式包括兩部分，第一部分是感知損失，第二部分是正則化損失。感知損失是由李飛飛團隊提出的一種損失函式。感知損失分了兩部...