keras如何使用中的目標函數和優化函數MSE

這篇文章主要為大家展示了keras如何使用中的目標函數和優化函數MSE，內容簡而易懂，希望大家可以學習一下，學習完之后肯定會有收獲的，下面讓小編帶大家一起來看看吧。

mean_squared_error / mse 均方誤差，常用的目標函數，公式為((y_pred-y_true)**2).mean()

model = Sequential()  
model.add(Dense(64, init='uniform', input_dim=10))  
model.add(Activation('tanh'))  
model.add(Activation('softmax'))  
   
sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)  
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd) 

補充知識：(Keras)——keras 損失函數與評價指標詳解

1、目標函數

(1）mean_squared_error / mse 均方誤差，常用的目標函數，公式為((y_pred-y_true)**2).mean()

(2）mean_absolute_error / mae 絕對值均差，公式為(|y_pred-y_true|).mean()

(3) mean_absolute_percentage_error / mape公式為：(|(y_true - y_pred) / clip((|y_true|),epsilon, infinite)|).mean(axis=-1) * 100，和mae的區別就是，累加的是（預測值與實際值的差）除以（剔除不介于epsilon和infinite之間的實際值)，然后求均值。

(4)mean_squared_logarithmic_error / msle公式為： (log(clip(y_pred, epsilon, infinite)+1)- log(clip(y_true, epsilon,infinite)+1.))^2.mean(axis=-1)，這個就是加入了log對數，剔除不介于epsilon和infinite之間的預測值與實際值之后，然后取對數，作差，平方，累加求均值。

(5)squared_hinge 公式為：(max(1-y_truey_pred,0))^2.mean(axis=-1)，取1減去預測值與實際值乘積的結果與0比相對大的值的平方的累加均值。

(6)hinge 公式為：(max(1-y_truey_pred,0)).mean(axis=-1)，取1減去預測值與實際值乘積的結果與0比相對大的值的的累加均值。

(7)binary_crossentropy: 常說的邏輯回歸, 就是常用的交叉熵函

(8)categorical_crossentropy: 多分類的邏輯

2、性能評估函數：

(1)binary_accuracy: 對二分類問題,計算在所有預測值上的平均正確率

(2)categorical_accuracy:對多分類問題,計算再所有預測值上的平均正確率

(3)sparse_categorical_accuracy:與categorical_accuracy相同,在對稀疏的目標值預測時有用

(4)top_k_categorical_accracy: 計算top-k正確率,當預測值的前k個值中存在目標類別即認為預測正確

(5)sparse_top_k_categorical_accuracy：與top_k_categorical_accracy作用相同，但適用于稀疏情況

以上就是關于keras如何使用中的目標函數和優化函數MSE的內容，如果你們有學習到知識或者技能，可以把它分享出去讓更多的人看到。