from keras.losses import *
以下是正文。
方差。（差點忘了方差是什麼，丟死人。）
注重單個巨大偏差。
差的絕對值的平均數。
平均對待每個偏差。
誤差百分數（非負）的平均數。比如50和150對100的誤差百分數都是50。
自己感受。
對數的方差。（會將值先+1再取對數）
奇怪。log(cosh(error))。
據說類似方差。
哦，原來陣列是batch陣列啊。我還以為是sequence陣列呢。那我要是返回xx怎麼搞啊。
有人說回歸問題常用方差，分類問題常用交叉熵。
有人言，交叉熵描述了兩個概率分布的距離。
如果要將神經網路的輸出轉化為概率分布，使用softmax。（剛才寫成sigmoid了，又丟人了）
keras中有binary_crossentropy和categorical_crossentropy。不知道有什麼區別。
Keras加權損失函式
ref keras提供的損失函式binary crossentropy和categorical crossentropy沒有加權，如果想實現樣本的不同權重功能有一種策略是對損失函式加權處理。二分加權交叉熵損失 class weightedbinarycrossentropy object def i...
Keras中的幾種交叉熵損失函式
sigmoid和softmax是神經網路輸出層使用的啟用函式，分別用於兩類判別和多類判別。binary crossentropy損失函式和sigmoid啟用函式相匹配，適應兩類別分類的問題。categorical crossentropy損失函式和softmax啟用函式相匹配，適應多類別分類的問題。...
Keras筆記 損失函式的使用
keras中文文件 損失函式 或稱目標函式 優化評分函式 是編譯模型時所需的兩個引數之一 model.compile loss mean squared error optimizer sgd from keras import losses model.compile loss losses.me...