时间:2021-05-22
这个自定义损失函数的背景:(一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变)
我们现在想要做一个回归,来预估某个商品的销量,现在我们知道,一件商品的成本是1元,售价是10元。
如果我们用均方差来算的话,如果预估多一个,则损失一块钱,预估少一个,则损失9元钱(少赚的)。
显然,我宁愿预估多了,也不想预估少了。
所以,我们就自己定义一个损失函数,用来分段地看,当yhat 比 y大时怎么样,当yhat比y小时怎么样。
(yhat沿用吴恩达课堂中的叫法)
最终结果如上面所示。
因为我们当初生成训练数据的时候,y是x1 + x2,所以回归结果应该是1,1才对。
但是,由于我们加了自己定义的损失函数,所以,倾向于预估多一点。
如果,我们将loss_less和loss_more对调,我们看一下结果:
[[ 0.95525807]
[ 0.9813394 ]]
通过这个例子,我们可以看出,对于相同的神经网络,不同的损失函数会对训练出来的模型产生重要的影响。
引用:以上实例为《Tensorflow实战 Google深度学习框架》中提供。
总结
以上所述是小编给大家介绍的tensorflow 自定义损失函数示例,希望对大家有所帮助!
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