评估函数的问题

梅络南城 2019-12-12 10:03:01

hex棋规则:有两种颜色的棋手，通常是红、蓝或黑、白。四个边平行填上两方的颜色。双方轮流下，每次占领一处空白格，在空白格放上自己颜色的棋子（或填上自己的颜色）。最先将棋盘属于自己的颜色的边连成一线的一方为胜。如果一个电脑一个玩家，电脑AI下棋怎么设计评估函数

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文章目录1.常用损失函数2.自定义评估函数3.案例讲解-mnist数据集实现自定义评估函数 1.常用损失函数评估函数的接口:tf.keras.metrics tf.keras.metrics.Binary_Accuracy tf.keras.metrics.binary_accuracy 两者有什么区别？前者是类的实现形式，后者是函数的实现形式常用评估函数：回归 tf.keras.metrics.MeanSquaredError (平方差误差，用于回归，MSE) tf.keras.m

常用评估函数和自定义评估函数常用评估函数和自定义评估函数常用评估函数和自定义评估函数 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D from tensorflow.keras import Model import num

内容纲要深度学习：原理简明教程10-深度学习:评估函数欢迎转载，作者：Ling，注明出处：深度学习：原理简明教程10-深度学习:评估函数评估函数（metrics）：主要用于训练或者测试时，评估模型的好坏。 1）评估时机。正确做法应该在每个epoch结束后进行评估，比如precision，recall，F1这些值，而有些框架如keras是在每个mini-batch就进行评估，好消息是未来会引入global metrics，在每个epoch评估。 2）keras框架的评估函数不全，目前在改进.

今天是自定义的最后一部分内容：自定义评估函数。 #先介绍一下常用的评估函数 tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError （平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） • tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE，函数形式为mae) • tf.keras.metrics.MeanAbsolutePercentageError (平均百分比误差，用于回归，可以简写为MAPE，函数形式为m

前言：在有些比赛中，需要根据自己的需求来自定义目标函数和评估函数，就自己而言，目标函数需要自定义的场景不太多。为了充分发挥xgboost的框架作用，很多时候自定义评估函数的需求相对强烈。在之前的博文中提到复现Eve的时候，那篇文章主要是基于Keras，自定义了Optimizer，称为Eve。对于主流框架，模块即插即拔，因此我们需要插拔的手艺。文章主要从DMLC的demo出发，针对二分类问题，推导对...

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