keras中的损失函数(losses)

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类名称 函数名称 别名 描述
MeanSquaredError
mean_squared_error
mse 或 MSE
均方差
MeanAbsoluteError
mean_absolute_error
mae 或 MAE
 
MeanAbsolutePercentageError
mean_absolute_percentage_error
mape 或 MAPE
 
MeanSquaredLogarithmicError
mean_squared_logarithmic_error
msle 或 MSLE
 
BinaryCrossentropy
binary_crossentropy
亦称作对数损失
CategoricalCrossentropy
categorical_crossentropy
多类的对数损失,注意使用该目标函数时,需要将标签转化为形如(nb_samples, nb_classes)的二值序列
SparseCategoricalCrossentropy
sparse_categorical_crossentropy
接受稀疏标签。注意,使用该函数时仍然需要你的标签与输出值的维度相同,你可能需要在标签数据上增加一个维度:np.expand_dims(y,-1)
Hinge
hinge
 
SquaredHinge
squared_hinge
 
CategoricalHinge
categorical_hinge
 
Poisson
poisson
(predictions - targets * log(predictions))的均值
LogCosh
logcosh
 
KLDivergence
kullback_leibler_divergence
kld 或 KLD
从预测值概率分布Q到真值概率分布P的信息增益,用以度量两个分布的差异.
Huber
 
  cosine_proximity 即预测值与真实标签的余弦距离平均值的相反数

 

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