Keras 损失常数
Keras loss constant
def myloss(y_true, y_pred):
b = k.constant([1, 1, 1, 50, 50, 50], shape=[6, 1])
return (k.mean(k.sqrt(k.dot(k.square(y_pred - y_true), b)))
这是我们的损失函数,我们得到了这个结果。
2800/2799 [==============================] - 245s - loss: 204.2003 - soft_acc: 0.5136 - val_loss: 64.3844 - val_soft_acc: 0.4648
我们尝试改变学习率和优化器,但损失没有改善
我们提到了这个 link
Keras Extremely High Loss
epoch 1/200 ===========================] - 254s - loss: 4.0631 - rmse: 5.1670 - val_loss: 4.6882 - val_rmse: 4.7807
加上对数误差得到上面的损失值。如何进一步减少损失?
我尝试规范化数据。它对我有用。
def myloss(y_true, y_pred):
b = k.constant([1, 1, 1, 50, 50, 50], shape=[6, 1])
return (k.mean(k.sqrt(k.dot(k.square(y_pred - y_true), b)))
这是我们的损失函数,我们得到了这个结果。
2800/2799 [==============================] - 245s - loss: 204.2003 - soft_acc: 0.5136 - val_loss: 64.3844 - val_soft_acc: 0.4648
我们尝试改变学习率和优化器,但损失没有改善
我们提到了这个 link Keras Extremely High Loss
epoch 1/200 ===========================] - 254s - loss: 4.0631 - rmse: 5.1670 - val_loss: 4.6882 - val_rmse: 4.7807
加上对数误差得到上面的损失值。如何进一步减少损失?
我尝试规范化数据。它对我有用。