文件名称：Loss-Functions-Package-Tensorflow-Keras-PyTorch
文件大小：11KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-02 07:48:41
损失功能包Tensorflow-Keras-PyTorch 该绳索实现了一些流行的Loass / Cost / Objective函数，可用于训练深度学习模型。 对于多类别分类或细分，有时我们使用损失函数来计算每个类别的平均损失，而不是从整个预测张量中计算损失。 此内核旨在作为基本代码的模板参考，因此所有示例都将计算整个张量上的损耗，但对于多类平均修改它，对您来说应该是微不足道的。 我已经在tensorflow keras和pytorch三个流行的库中提供了实现。 让我们开始吧。 这些函数不能简单地用NumPy编写，因为它们必须在还具有梯度参数的张量上进行操作，这些参数需要在反向传播期间在整个模型中进行计算。 因此，必须使用相应模型库中的后端函数来编写损失函数。 对于多类别分类或细分，有时我们使用损失函数来计算每个类别的平均损失，而不是从整个预测张量中计算损失。 此内核旨在作为基
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Loss-Functions-Package-Tensorflow-Keras-PyTorch-main
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