TFLearn如何定义损失函数

发布时间:2024-04-11 10:03:19 作者:小樊
来源:亿速云 阅读:49

在TFLearn中,可以使用tflearn.objectives模块来定义损失函数。常见的损失函数包括categorical_crossentropy(多分类交叉熵损失函数),binary_crossentropy(二分类交叉熵损失函数),mean_square(均方误差损失函数)等。

例如,可以使用以下代码定义一个使用categorical_crossentropy损失函数的模型:

import tflearn
import tensorflow as tf

# 定义输入层
input_layer = tflearn.input_data(shape=[None, 784])

# 定义全连接层
fc1 = tflearn.fully_connected(input_layer, 128, activation='relu')

# 定义输出层
output_layer = tflearn.fully_connected(fc1, 10, activation='softmax')

# 定义损失函数和优化器
net = tflearn.regression(output_layer, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

# 构建模型
model = tflearn.DNN(net)

在上面的例子中,使用tflearn.regression函数定义了损失函数为categorical_crossentropy,优化器为adam。然后通过tflearn.DNN类构建了模型。

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tflearn

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