y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)
时间: 2024-03-19 10:44:22 浏览: 25
`np.clip` 是一个 NumPy 函数,用于将数组中的值限制在指定的范围内。它的用法如下:
```python
np.clip(a, a_min, a_max, out=None)
```
其中,`a` 是要进行限制的数组,`a_min` 是限制的下界,`a_max` 是限制的上界。如果 `a_min` 或 `a_max` 中有一个为 `None`,则表示该下界或上界没有限制。如果 `out` 参数被指定,则将限制后的结果写入 `out` 数组,而不是返回一个新的数组。
在深度学习中,我们经常需要将模型的预测值限制在一个小的范围内,以避免数值不稳定性。这时,就可以使用 `np.clip` 函数将预测值限制在一个很小的区间内。
在上面的例子中,`y_pred` 数组是模型的预测值,我们使用 `np.clip(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)` 将其限制在 $[\epsilon, 1-\epsilon]$ 的范围内,其中 $\epsilon$ 是一个非常小的数,例如 $10^{-15}$。这样可以避免出现取 $\log$ 时取到负数或无穷大的情况,从而提高计算的稳定性。
相关问题
train_errors = [] test_errors = [] for lambda_val in lambdas: pipeline = Pipeline([ ('polynomial_features', PolynomialFeatures(degree=5)), ('ridge_regression', c.SGDLinearRegressor(batch_size=20, eta=0.01, tau_max=1000, epsilon=0.00001, lambda_=lambda_val, random_state=42))]) train_mse = 0 test_mse = 0 for i in range(10): X_train, y_train = c.generate_data(20) X_test, y_test = c.generate_data(1000) pipeline.fit(X_train.reshape(-1, 1), y_train) y_train_pred = pipeline.predict(X_train.reshape(-1, 1)) y_test_pred = pipeline.predict(X_test.reshape(-1, 1)) train_mse += mean_squared_error(y_train, y_train_pred) test_mse += mean_squared_error(y_test, y_test_pred) train_errors.append(train_mse / 10) test_errors.append(test_mse / 10)给这段代码加注释
下面是加了注释的代码:
```python
# 定义两个空列表,用于存储不同正则化参数下的训练误差和测试误差
train_errors = []
test_errors = []
# 遍历一系列正则化参数值
for lambda_val in lambdas:
# 定义管道对象,包含多项式特征转换和SGD线性回归模型
pipeline = Pipeline([
('polynomial_features', PolynomialFeatures(degree=5)),
('ridge_regression', c.SGDLinearRegressor(batch_size=20, eta=0.01, tau_max=1000,
epsilon=0.00001, lambda_=lambda_val, random_state=42))
])
# 定义训练误差和测试误差
train_mse = 0
test_mse = 0
# 对每个正则化参数值进行10次训练和测试
for i in range(10):
# 生成20个训练样本和对应标签,1000个测试样本和对应标签
X_train, y_train = c.generate_data(20)
X_test, y_test = c.generate_data(1000)
# 在训练集上拟合模型
pipeline.fit(X_train.reshape(-1, 1), y_train)
# 在训练集和测试集上进行预测
y_train_pred = pipeline.predict(X_train.reshape(-1, 1))
y_test_pred = pipeline.predict(X_test.reshape(-1, 1))
# 计算并累加训练误差和测试误差
train_mse += mean_squared_error(y_train, y_train_pred)
test_mse += mean_squared_error(y_test, y_test_pred)
# 将每个正则化参数值下的训练误差和测试误差除以10,并存储到对应的列表中
train_errors.append(train_mse / 10)
test_errors.append(test_mse / 10)
```
注释中解释了代码的每个部分的作用和功能,包括定义列表、遍历正则化参数、定义管道对象、生成数据、拟合模型、预测,以及计算训练误差和测试误差。通过注释,可以更加清晰地理解代码的功能和执行流程。
优化这段代码:import tensorflow as tf import numpy as np # 加载数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 生成对抗样本 epsilon = 0.1 x_adv = tf.Variable(x_test[:1000], dtype=tf.float32) y_true = tf.Variable(y_test[:1000], dtype=tf.int64) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(x_adv) y_pred = model(x_adv) loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) grad = tape.gradient(loss, x_adv) normed_grad = tf.sign(grad) x_adv = x_adv + epsilon * normed_grad # 评估模型在对抗样本上的性能 model.evaluate(x_adv, y_true)
下面是优化后的代码:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 生成对抗样本
epsilon = 0.1
x_adv = x_test[:1000]
y_true = y_test[:1000]
# 使用tf.GradientTape计算梯度
def get_grads(model, x, y):
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(x)
y_pred = model(x)
loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred)
return tape.gradient(loss, x)
# 对抗样本生成函数
def generate_adv_example(model, x, y, epsilon):
grad = tf.sign(get_grads(model, x, y))
return x + epsilon * grad
x_adv = generate_adv_example(model, x_adv, y_true, epsilon)
# 评估模型在对抗样本上的性能
model.evaluate(x_adv, y_true)
```
优化后的代码主要做了以下几个方面的改进:
1. 对抗样本生成过程封装成了函数 `generate_adv_example()`,提高了代码的复用性。
2. 使用了 `get_grads()` 函数来计算梯度,避免了重复计算梯度的问题。
3. 去掉了 `tf.Variable` 的使用,避免了不必要的内存开销。
4. 代码风格更加规范,易于阅读。
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