Keras中实现最一般模型的思路:把目标当成一个输入,构成多输入模型,把loss写成一个层,作为最后的输出,搭建模型的时候,就只需要将模型的output定义为loss,而compile的时候,直接将loss设置为y_pred(因为模型的输出就是loss,所以y_pred就是loss),无视y_true,训练的时候,y_true随便扔一个符合形状的数组进去就行了。
相关推荐
kisshuan12396几秒前
【深度学习】【目标检测】基于Mask R-CNN的鱼类尾巴检测与识别GZKPeng几秒前
pytorch +cuda成功安装后, torch.cuda.is_available 是FalseQBoson4 分钟前
量子机器学习用于药物发现:系统综述DatGuy4 分钟前
Week 32: 深度学习补遗:Agent的认知架构、记忆系统与高阶规划A尘埃5 分钟前
OpenCV常用方法介绍海天一色y5 分钟前
基于Resnet50预训练模型实现CIFAR-10数据集的分类任务xiaobaishuoAI7 分钟前
后端工程化实战指南:从规范到自动化,打造高效协作体系dazzle10 分钟前
计算机视觉处理(OpenCV基础教学(二十一):模板匹配技术详解)TTGGGFF10 分钟前
【零基础教程】从零部署 NewBie-image-Exp0.1:避开所有源码坑点小明_GLC10 分钟前
LangGraph