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回归损失

[源代码]

MeanSquaredError 类

keras.losses.MeanSquaredError(
    reduction="sum_over_batch_size", name="mean_squared_error", dtype=None
)

计算标签和预测之间的误差平方均值。

公式

loss = mean(square(y_true - y_pred))

参数

  • reduction: 应用于损失的归约类型。在几乎所有情况下，这都应该是 "sum_over_batch_size"。支持的选项包括 "sum"、"sum_over_batch_size" 或 None。
  • name: 损失实例的可选名称。
  • dtype: 损失计算的数据类型。默认为 None，这意味着使用 keras.backend.floatx()。keras.backend.floatx() 是 "float32"，除非设置为不同的值（通过 keras.backend.set_floatx()）。如果提供了 keras.DTypePolicy，则将使用 compute_dtype。

[源代码]

MeanAbsoluteError 类

keras.losses.MeanAbsoluteError(
    reduction="sum_over_batch_size", name="mean_absolute_error", dtype=None
)

计算标签和预测之间的绝对差的平均值。

公式

loss = mean(abs(y_true - y_pred))

参数

  • reduction: 应用于损失的归约类型。在几乎所有情况下，这都应该是 "sum_over_batch_size"。支持的选项包括 "sum"、"sum_over_batch_size" 或 None。
  • name: 损失实例的可选名称。
  • dtype: 损失计算的数据类型。默认为 None，这意味着使用 keras.backend.floatx()。keras.backend.floatx() 是 "float32"，除非设置为不同的值（通过 keras.backend.set_floatx()）。如果提供了 keras.DTypePolicy，则将使用 compute_dtype。

[源代码]

MeanAbsolutePercentageError 类

keras.losses.MeanAbsolutePercentageError(
    reduction="sum_over_batch_size", name="mean_absolute_percentage_error", dtype=None
)

计算 y_true 和 y_pred 之间的平均绝对百分比误差。

公式

loss = 100 * mean(abs((y_true - y_pred) / y_true))

参数

  • reduction: 应用于损失的归约类型。在几乎所有情况下，这都应该是 "sum_over_batch_size"。支持的选项包括 "sum"、"sum_over_batch_size" 或 None。
  • name: 损失实例的可选名称。
  • dtype: 损失计算的数据类型。默认为 None，这意味着使用 keras.backend.floatx()。keras.backend.floatx() 是 "float32"，除非设置为不同的值（通过 keras.backend.set_floatx()）。如果提供了 keras.DTypePolicy，则将使用 compute_dtype。

[源代码]

MeanSquaredLogarithmicError 类

keras.losses.MeanSquaredLogarithmicError(
    reduction="sum_over_batch_size", name="mean_squared_logarithmic_error", dtype=None
)

计算 y_true 和 y_pred 之间的均方对数误差。

公式

loss = mean(square(log(y_true + 1) - log(y_pred + 1)))

参数

  • reduction: 应用于损失的归约类型。在几乎所有情况下，这都应该是 "sum_over_batch_size"。支持的选项包括 "sum"、"sum_over_batch_size" 或 None。
  • name: 损失实例的可选名称。
  • dtype: 损失计算的数据类型。默认为 None，这意味着使用 keras.backend.floatx()。keras.backend.floatx() 是 "float32"，除非设置为不同的值（通过 keras.backend.set_floatx()）。如果提供了 keras.DTypePolicy，则将使用 compute_dtype。

[源代码]

CosineSimilarity 类

keras.losses.CosineSimilarity(
    axis=-1, reduction="sum_over_batch_size", name="cosine_similarity", dtype=None
)

计算 y_true 和 y_pred 之间的余弦相似度。

请注意，它是一个介于 -1 和 1 之间的数字。当它是一个介于 -1 和 0 之间的负数时，0 表示正交，而更接近 -1 的值表示更大的相似度。这使得它可用作损失函数，在您尝试最大化预测和目标之间的接近度的环境中。如果 y_true 或 y_pred 是零向量，则无论预测和目标之间的接近度如何，余弦相似度都将为 0。

公式

loss = -sum(l2_norm(y_true) * l2_norm(y_pred))

参数

  • axis: 计算余弦相似度的轴（特征轴）。默认为 -1。
  • reduction: 应用于损失的归约类型。在几乎所有情况下，这都应该是 "sum_over_batch_size"。支持的选项包括 "sum"、"sum_over_batch_size" 或 None。
  • name: 损失实例的可选名称。
  • dtype: 损失计算的数据类型。默认为 None，这意味着使用 keras.backend.floatx()。keras.backend.floatx() 是 "float32"，除非设置为不同的值（通过 keras.backend.set_floatx()）。如果提供了 keras.DTypePolicy，则将使用 compute_dtype。

[源代码]

Huber 类

keras.losses.Huber(
    delta=1.0, reduction="sum_over_batch_size", name="huber_loss", dtype=None
)

计算 y_true 和 y_pred 之间 Huber 损失。

公式

for x in error:
    if abs(x) <= delta:
        loss.append(0.5 * x^2)
    elif abs(x) > delta:
        loss.append(delta * abs(x) - 0.5 * delta^2)

loss = mean(loss, axis=-1)

参见：Huber 损失。

参数

  • delta: 浮点数，Huber 损失函数从二次函数变为线性函数的点。
  • reduction: 应用于损失的归约类型。选项包括 "sum"、"sum_over_batch_size" 或 None。默认为 "sum_over_batch_size"。
  • name: 实例的可选名称。
  • dtype: 损失计算的数据类型。默认为 None，这意味着使用 keras.backend.floatx()。keras.backend.floatx() 是 "float32"，除非设置为不同的值（通过 keras.backend.set_floatx()）。如果提供了 keras.DTypePolicy，则将使用 compute_dtype。

[源代码]

LogCosh 类

keras.losses.LogCosh(reduction="sum_over_batch_size", name="log_cosh", dtype=None)

计算预测误差的双曲余弦的对数。

公式

error = y_pred - y_true
logcosh = mean(log((exp(error) + exp(-error))/2), axis=-1)`

其中 x 是误差 y_pred - y_true。

参数

  • reduction: 应用于损失的归约类型。选项包括 "sum"、"sum_over_batch_size" 或 None。默认为 "sum_over_batch_size"。
  • name: 实例的可选名称。
  • dtype: 损失计算的数据类型。默认为 None，这意味着使用 keras.backend.floatx()。keras.backend.floatx() 是 "float32"，除非设置为不同的值（通过 keras.backend.set_floatx()）。如果提供了 keras.DTypePolicy，则将使用 compute_dtype。

[源代码]

Tversky 类

keras.losses.Tversky(
    alpha=0.5, beta=0.5, reduction="sum_over_batch_size", name="tversky", dtype=None
)

计算 y_true 和 y_pred 之间的 Tversky 损失值。

此损失函数按惩罚误报和漏报的 alpha 和 beta 系数加权。

当 alpha=0.5 且 beta=0.5 时，损失值等效于 Dice 损失。

参数

  • alpha: 控制误报发生率的系数。默认为 0.5。
  • beta: 控制漏报发生率的系数。默认为 0.5。
  • reduction: 应用于损失的归约类型。在几乎所有情况下，这都应该是 "sum_over_batch_size"。支持的选项包括 "sum"、"sum_over_batch_size" 或 None。
  • name: 损失实例的可选名称。
  • dtype: 损失计算的数据类型。默认为 None，这意味着使用 keras.backend.floatx()。keras.backend.floatx() 是 "float32"，除非设置为不同的值（通过 keras.backend.set_floatx()）。如果提供了 keras.DTypePolicy，则将使用 compute_dtype。

返回值

Tversky 损失值。

参考文献

[源代码]

Dice 类

keras.losses.Dice(
    reduction="sum_over_batch_size", name="dice", axis=None, dtype=None
)

计算 y_true 和 y_pred 之间的 Dice 损失值。

公式

loss = 1 - (2 * sum(y_true * y_pred)) / (sum(y_true) + sum(y_pred))

参数

  • reduction: 应用于损失的归约类型。在几乎所有情况下，这都应该是 "sum_over_batch_size"。支持的选项包括 "sum"、"sum_over_batch_size" 或 None。
  • name: 损失实例的可选名称。
  • axis: 计算损失的维度元组。默认为 None。
  • dtype: 损失计算的数据类型。默认为 None，这意味着使用 keras.backend.floatx()。keras.backend.floatx() 是 "float32"，除非设置为不同的值（通过 keras.backend.set_floatx()）。如果提供了 keras.DTypePolicy，则将使用 compute_dtype。

返回值

Dice 损失值。

示例

>>> y_true = [[[[1.0], [1.0]], [[0.0], [0.0]]],
...           [[[1.0], [1.0]], [[0.0], [0.0]]]]
>>> y_pred = [[[[0.0], [1.0]], [[0.0], [1.0]]],
...           [[[0.4], [0.0]], [[0.0], [0.9]]]]
>>> axis = (1, 2, 3)
>>> loss = keras.losses.dice(y_true, y_pred, axis=axis)
>>> assert loss.shape == (2,)
>>> loss
array([0.5, 0.75757575], shape=(2,), dtype=float32)

>>> loss = keras.losses.dice(y_true, y_pred)
>>> assert loss.shape == ()
>>> loss
array(0.6164384, shape=(), dtype=float32)

>>> y_true = np.array(y_true)
>>> y_pred = np.array(y_pred)
>>> loss = keras.losses.Dice(axis=axis, reduction=None)(y_true, y_pred)
>>> assert loss.shape == (2,)
>>> loss
array([0.5, 0.75757575], shape=(2,), dtype=float32)

[源代码]

mean_squared_error 函数

keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)

计算标签和预测之间的均方误差。

公式

loss = mean(square(y_true - y_pred), axis=-1)

示例

>>> y_true = np.random.randint(0, 2, size=(2, 3))
>>> y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
>>> loss = keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)

参数

  • y_true: 形状为 [batch_size, d0, .. dN] 的真实值。
  • y_pred: 形状为 [batch_size, d0, .. dN] 的预测值。

返回值

形状为 [batch_size, d0, .. dN-1] 的均方误差值。

[源代码]

mean_absolute_error 函数

keras.losses.mean_absolute_error(y_true, y_pred)

计算标签和预测之间的平均绝对误差。

loss = mean(abs(y_true - y_pred), axis=-1)

参数

  • y_true: 形状为 [batch_size, d0, .. dN] 的真实值。
  • y_pred: 形状为 [batch_size, d0, .. dN] 的预测值。

返回值

形状为 [batch_size, d0, .. dN-1] 的平均绝对误差值。

示例

>>> y_true = np.random.randint(0, 2, size=(2, 3))
>>> y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
>>> loss = keras.losses.mean_absolute_error(y_true, y_pred)

[源代码]

mean_absolute_percentage_error 函数

keras.losses.mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)

计算 y_true 和 y_pred 之间的平均绝对百分比误差。

公式

loss = 100 * mean(abs((y_true - y_pred) / y_true), axis=-1)

通过除以 maximum(y_true, epsilon) 来防止除以零，其中 epsilon = keras.backend.epsilon()（默认为 1e-7）。

参数

  • y_true: 形状为 [batch_size, d0, .. dN] 的真实值。
  • y_pred: 形状为 [batch_size, d0, .. dN] 的预测值。

返回值

形状为 [batch_size, d0, .. dN-1] 的平均绝对百分比误差值。

示例

>>> y_true = np.random.random(size=(2, 3))
>>> y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
>>> loss = keras.losses.mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)

[源代码]

mean_squared_logarithmic_error 函数

keras.losses.mean_squared_logarithmic_error(y_true, y_pred)

计算 y_true 和 y_pred 之间的均方对数误差。

公式

loss = mean(square(log(y_true + 1) - log(y_pred + 1)), axis=-1)

请注意，y_pred 和 y_true 不能小于或等于 0。负值和 0 值将替换为 keras.backend.epsilon()（默认为 1e-7）。

参数

  • y_true: 形状为 [batch_size, d0, .. dN] 的真实值。
  • y_pred: 形状为 [batch_size, d0, .. dN] 的预测值。

返回值

形状为 [batch_size, d0, .. dN-1] 的均方对数误差值。

示例

>>> y_true = np.random.randint(0, 2, size=(2, 3))
>>> y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
>>> loss = keras.losses.mean_squared_logarithmic_error(y_true, y_pred)

[源代码]

cosine_similarity 函数

keras.losses.cosine_similarity(y_true, y_pred, axis=-1)

计算标签和预测之间的余弦相似度。

公式

loss = -sum(l2_norm(y_true) * l2_norm(y_pred))

请注意，它是一个介于 -1 和 1 之间的数字。当它是一个介于 -1 和 0 之间的负数时，0 表示正交，而更接近 -1 的值表示更大的相似度。这使得它可用作损失函数，在您尝试最大化预测和目标之间的接近度的环境中。如果 y_true 或 y_pred 是零向量，则无论预测和目标之间的接近度如何，余弦相似度都将为 0。

参数

  • y_true: 真实目标的张量。
  • y_pred: 预测目标的张量。
  • axis: 确定相似度的轴。默认为 -1。

返回值

余弦相似度张量。

示例

>>> y_true = [[0., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]
>>> y_pred = [[1., 0.], [1., 1.], [-1., -1.]]
>>> loss = keras.losses.cosine_similarity(y_true, y_pred, axis=-1)
[-0., -0.99999994, 0.99999994]

[源代码]

huber 函数

keras.losses.huber(y_true, y_pred, delta=1.0)

计算 Huber 损失值。

公式

for x in error:
    if abs(x) <= delta:
        loss.append(0.5 * x^2)
    elif abs(x) > delta:
        loss.append(delta * abs(x) - 0.5 * delta^2)

loss = mean(loss, axis=-1)

参见：Huber 损失。

示例

>>> y_true = [[0, 1], [0, 0]]
>>> y_pred = [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]]
>>> loss = keras.losses.huber(y_true, y_pred)
0.155

参数

  • y_true: 真实目标的张量。
  • y_pred: 预测目标的张量。
  • delta: 浮点数，Huber 损失函数从二次函数变为线性函数的点。默认为 1.0。

返回值

每个样本包含一个标量损失条目的张量。

[源代码]

log_cosh 函数

keras.losses.log_cosh(y_true, y_pred)

预测误差的双曲余弦的对数。

公式

loss = mean(log(cosh(y_pred - y_true)), axis=-1)

请注意，对于较小的 x，log(cosh(x)) 大致等于 (x ** 2) / 2，对于较大的 x，大致等于 abs(x) - log(2)。这意味着“logcosh”主要像均方误差一样工作，但不会受到偶尔的极度错误预测的强烈影响。

示例

>>> y_true = [[0., 1.], [0., 0.]]
>>> y_pred = [[1., 1.], [0., 0.]]
>>> loss = keras.losses.log_cosh(y_true, y_pred)
0.108

参数

  • y_true: 形状为 [batch_size, d0, .. dN] 的真实值。
  • y_pred: 形状为 [batch_size, d0, .. dN] 的预测值。

返回值

形状为 [batch_size, d0, .. dN-1] 的 Logcosh 误差值。

[源代码]

tversky 函数

keras.losses.tversky(y_true, y_pred, alpha=0.5, beta=0.5)

计算 y_true 和 y_pred 之间的 Tversky 损失值。

此损失函数按惩罚误报和漏报的 alpha 和 beta 系数加权。

当 alpha=0.5 且 beta=0.5 时，损失值等效于 Dice 损失。

参数

  • y_true: 真实目标的张量。
  • y_pred: 预测目标的张量。
  • alpha: 控制误报发生率的系数。
  • beta: 控制漏报发生率的系数。

返回值

Tversky 损失值。

参考文献

[源代码]

dice 函数

keras.losses.dice(y_true, y_pred, axis=None)

计算 y_true 和 y_pred 之间的 Dice 损失值。

公式

loss = 1 - (2 * sum(y_true * y_pred)) / (sum(y_true) + sum(y_pred))

参数

  • y_true: 真实目标的张量。
  • y_pred: 预测目标的张量。
  • axis: 计算损失的维度元组

返回值

Dice 损失值。

回归损失
MeanSquaredError 类
MeanAbsoluteError 类
MeanAbsolutePercentageError 类
MeanSquaredLogarithmicError 类
CosineSimilarity 类
Huber 类
LogCosh 类
Tversky 类
Dice 类
mean_squared_error 函数
mean_absolute_error 函数
mean_absolute_percentage_error 函数
mean_squared_logarithmic_error 函数
cosine_similarity 函数
huber 函数
log_cosh 函数
tversky 函数
dice 函数