Esta página se tradujo automáticamente con la API de traducción de Google Cloud.
Algunas páginas se pueden leer mejor en su totalidad.
En esta publicación, veremos cómo implementar funciones de pérdida personalizadas en TensorFlow.js y Node.js.
Las funciones de pérdida son una parte crucial del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Se utilizan para calcular el error del modelo en un conjunto de datos determinado. Luego, el modelo usa este error para actualizar sus ponderaciones y mejorar sus predicciones.
Hay muchas funciones de pérdida diferentes disponibles, y elegir la correcta es importante para entrenar un modelo preciso. En algunos casos, es posible que desee utilizar una función de pérdida personalizada que no está disponible en la biblioteca estándar.
En TensorFlow.js, puedes implementar funciones de pérdida personalizadas creando una función que tome dos argumentos: las etiquetas verdaderas y las etiquetas predichas. La función debe devolver un tensor que represente la pérdida.
En Node.js, puede usar el módulo tf.losses para implementar funciones de pérdida personalizadas. El módulo proporciona una variedad de funciones de pérdida que puede usar, o puede crear las suyas propias implementando la clase tf.losses.Reduction.
Para implementar una función de pérdida personalizada en TensorFlow.js, necesitamos crear una función que tome dos argumentos: las etiquetas verdaderas y las etiquetas predichas. La función debe devolver un tensor que represente la pérdida.
Por ejemplo, supongamos que queremos implementar la función de pérdida de error cuadrático medio. Podemos hacer esto creando una función que tome las etiquetas verdaderas y las etiquetas predichas como argumentos y devuelva el error cuadrático medio:
function meanSquaredError(trueLabels, predictedLabels) {
// compute the mean squared error
const loss = tf.losses.meanSquaredError(trueLabels, predictedLabels);
// return the loss
return loss;
}
Luego podemos usar esta función para calcular la pérdida de nuestro modelo en un conjunto de datos dado:
// true labels
const trueLabels = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
// predicted labels
const predictedLabels = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
// compute the loss
const loss = meanSquaredError(trueLabels, predictedLabels);
// print the loss
console.log(loss.dataSync()); // [0]
En Node.js, podemos usar el módulo tf.losses para implementar funciones de pérdida personalizadas. El módulo proporciona una variedad de funciones de pérdida que podemos usar, o podemos crear las nuestras propias implementando la clase tf.losses.Reduction.
Por ejemplo, supongamos que queremos implementar la función de pérdida de error cuadrático medio. Podemos hacer esto creando una clase que herede de tf.losses.Reduction e implemente el método computeLoss():
class MeanSquaredError extends tf.losses.Reduction {
computeLoss(labels, predictions) {
// compute the mean squared error
const loss = tf.losses.meanSquaredError(labels, predictions);
// return the loss
return loss;
}
}
Luego podemos usar esta clase para calcular la pérdida de nuestro modelo en un conjunto de datos dado:
// true labels
const trueLabels = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
// predicted labels
const predictedLabels = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
// compute the loss
const loss = new MeanSquaredError().computeLoss(trueLabels, predictedLabels);
// print the loss
console.log(loss.dataSync()); // [0]
En esta publicación, vimos cómo implementar funciones de pérdida personalizadas en TensorFlow.js y Node.js. Vimos cómo crear una función que toma las etiquetas verdaderas y las etiquetas predichas como argumentos y devuelve la pérdida. También vimos cómo usar el módulo tf.losses para implementar funciones de pérdida personalizadas en Node.js.