溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
在TFLearn中，可以使用tflearn.objectives模塊來定義損失函數(shù)。常見的損失函數(shù)包括categorical_crossentropy（多分類交叉熵損失函數(shù)），binary_crossentropy（二分類交叉熵損失函數(shù)），mean_square（均方誤差損失函數(shù)）等。
例如，可以使用以下代碼定義一個使用categorical_crossentropy損失函數(shù)的模型：
import tflearn
import tensorflow as tf
# 定義輸入層
input_layer = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
# 定義全連接層
fc1 = tflearn.fully_connected(input_layer, 128, activation='relu')
# 定義輸出層
output_layer = tflearn.fully_connected(fc1, 10, activation='softmax')
# 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器
net = tflearn.regression(output_layer, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
# 構建模型
model = tflearn.DNN(net)
在上面的例子中，使用tflearn.regression函數(shù)定義了損失函數(shù)為categorical_crossentropy，優(yōu)化器為adam。然后通過tflearn.DNN類構建了模型。
免責聲明：本站發(fā)布的內容（圖片、視頻和文字）以原創(chuàng)、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如果涉及侵權請聯(lián)系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據(jù)，一經(jīng)查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
