当前位置:首页 » python教程 » 正文

tensorflow 自定义损失函数示例代码

38 人参与  2020-10-18  分类 : python教程  评论(0)

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)

import tensorflow as tf
from numpy.random import RandomState
batch_size = 8
# 两个输入节点
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x-input")
# 回归问题一般只有一个输出节点
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name="y-input")
# 定义了一个单层的神经网络前向传播的过程,这里就是简单加权和
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 1], stddev=1, seed=1))
y = tf.matmul(x, w1)
# 定义预测多了和预测少了的成本
loss_less = 10
loss_more = 1
#在windows下,下面用这个where替代,因为调用tf.select会报错
loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), (y - y_)*loss_more, (y_-y)*loss_less))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(loss)
#通过随机数生成一个模拟数据集
rdm = RandomState(1)
dataset_size = 128
X = rdm.rand(dataset_size, 2)
"""
设置回归的正确值为两个输入的和加上一个随机量,之所以要加上一个随机量是
为了加入不可预测的噪音,否则不同损失函数的意义就不大了,因为不同损失函数
都会在能完全预测正确的时候最低。一般来说,噪音为一个均值为0的小量,所以
这里的噪音设置为-0.05, 0.05的随机数。
"""
Y = [[x1 + x2 + rdm.rand()/10.0-0.05] for (x1, x2) in X]
with tf.Session() as sess:
 init = tf.global_variables_initializer()
 sess.run(init)
 steps = 5000
 for i in range(steps):
  start = (i * batch_size) % dataset_size
  end = min(start + batch_size, dataset_size)
  sess.run(train_step, feed_dict={x:X[start:end], y_:Y[start:end]})
 print(sess.run(w1))

[[ 1.01934695]
[ 1.04280889]

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!

来源:python博客 欢迎分享!+收藏本文

本文链接:https://www.94e.cn/info/3965

标签:numpy  

<< 上一篇 下一篇 >>

关于我们 | 友情链接 | 免责声明 | 广告投放

联系邮箱:257853#qq.com(#->@)  Powered By python博客   鲁ICP备18013710号
python博客 - 小白学python最友好的网站!

扫一扫,关注微信公众号 扫一扫,关注微信公众号