loss

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我正在訓練一個網絡，在我的訓練集上進行批量優化，並且我希望獲得包含每個訓練示例丟失的損失向量。更具體地說，我正在使用批量爲64的圖像（尺寸爲3x64x64）。因此，我的輸入是尺寸爲64x3x64x64的張量。期間，當我寫 output = net:forward(input) loss = criterion:forward(input, target) loss是多少，但我想在我的批處

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在tensorflow中定義的損失函數？

在我的項目中，負面實例遠遠多於正面實例，所以我想給予更大權重的正面實例。我的目標是： loss = 0.0 if y_label==1:loss += 100 * cross_entropy else:loss += cross_entropy 如何tensorflow realizate這個

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下載後顯着jpeg質量損失和base64編碼

我的應用下載Facebook用戶的jpeg個人資料圖片和base64編碼。對其進行解碼時，生成的JPEG質量和尺寸會顯着減小。我如何避免這種情況？這裏是我下載/編碼方式： // Download the profile picture. BufferedImage image = ImageIO.read(new URL("http://facebook-profile-pic")); By

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張力流中的Kullback-Leibler（KL）損失

我需要最小化KL loss,tensorflow。我試試這個功能tf.contrib.distributions.kl（dist_a，dist_b，allow_nan = False，name = None）但沒有實現。我嘗試手動implemets它： def kl_divergence(p,q): return p* tf.log(p/q)+(1-p)*tf.log((1-p)/(

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約torch.nn.CrossEntropyLoss參數形狀

我學習pytorch，並採取ANPR項目，這是基於tensorflow （https://github.com/matthewearl/deep-anpr， http://matthewearl.github.io/2016/05/06/cnn-anpr/）作爲練習，移植它pytorch平臺。有一個問題，我使用nn.CrossEntropyLoss（）作爲損失函數：準則= nn.CrossE

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mysql如何向兩臺服務器發送數據

我有一些數據日誌發送到server1上的mySQL數據庫。有時，由於電源故障，服務器1關閉。我需要將日誌發送到server2上的mySQL數據庫，然後在服務器1啓動時同步所有內容，因此不會丟失日誌。這是可能的事情，還是你推薦別的？

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Keras需要內部層輸出作爲標籤

在keras，我想自定義損失函數，它不僅佔用（y_true，y_pred）作爲輸入，但也定製損失函數的實現需要使用從的內部層輸出網絡作爲輸出層的標籤。此圖顯示Network Layout 這裏，內部輸出是xn，它是一維特徵向量。在右上角，輸出是xn'，這是xn的預測。換句話說，xn是xn'的標籤。雖然[AX，AY]傳統上已知爲y_true，和[AX 'AY']被y_pred。我想將這兩個損失組

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Tensorflow和Scikitlearn log_loss函數實現之間的區別

嗨，我試圖進入張量流，感覺有點愚蠢。 TF中的log_loss與sklearn的不同？下面是我的一些代碼，我如何計算： from sklearn.metrics import log_loss tmp = np.array(y_test) y_test_t = np.array([tmp, -(tmp-1)]).T[0] tf_log_loss = tf.losses.log_loss

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如何解釋損失和準確性的增加

我已經運行使用張量流的深度學習模型（CNN）。在這個時代很多時候，我發現損失和準確性都有所提高，或者兩者都有所下降。我的理解是兩者總是成反比關係。什麼情況下可以同時增加或減少。

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MATLAB中的損失函數

我想知道如何解釋MATLAB中的損失函數結果？換句話說，例如，如果我得到了0.3247作爲kfoldLoss（）函數的結果，這是否意味着它是32.47％的錯誤或是0.3247％，或者我如何正確地定義/解釋這個獲得的結果？非常感謝你提前