Keras中如何深入理解不同loss函数的原理？
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
本文共计973个文字，预计阅读时间需要4分钟。
我这就帮您改写这段内容：
我也就不多说了，大家还是直接看代码吧！👀 'Created on 2018-4-16' def compile(self, optimizer, ...
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~
''' Created on 2018-4-16 ''' def compile( self, optimizer, #优化器 loss, #损失函数,可以为已经定义好的loss函数名称，也可以为自己写的loss函数 metrics=None, # sample_weight_mode=None, #如果你需要按时间步为样本赋权（2D权矩阵），将该值设为“temporal”。默认为“None”，代表按样本赋权（1D权），和fit中sample_weight在赋值样本权重中配合使用 weighted_metrics=None, target_tensors=None, **kwargs #这里的设定的参数可以和后端交互。
本文共计973个文字，预计阅读时间需要4分钟。
我这就帮您改写这段内容：
我也就不多说了，大家还是直接看代码吧！👀 'Created on 2018-4-16' def compile(self, optimizer, ...
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~
''' Created on 2018-4-16 ''' def compile( self, optimizer, #优化器 loss, #损失函数,可以为已经定义好的loss函数名称，也可以为自己写的loss函数 metrics=None, # sample_weight_mode=None, #如果你需要按时间步为样本赋权（2D权矩阵），将该值设为“temporal”。默认为“None”，代表按样本赋权（1D权），和fit中sample_weight在赋值样本权重中配合使用 weighted_metrics=None, target_tensors=None, **kwargs #这里的设定的参数可以和后端交互。