contractive mapping
时间: 2023-10-08 18:06:15 浏览: 48
Contractive Mapping是一种用于描述函数空间的性质的概念,它指的是一种压缩映射,即距离越近的两个点在映射后的距离也越近。这种性质在机器学习中常常用于描述神经网络的收敛性和泛化性能。具体来说,如果一个函数是Contractive Mapping,那么它的输出与输入之间的距离会不断缩小,直到达到一个稳定的状态,这种性质可以用于优化和泛化算法的设计中。
相关问题
将下列代码改为适合tensorflow2.0和keras2.0版本以上的代码def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x 5qw h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden contractive = lam * K.sum(dh2 * K.sum(W2, axis=1), axis=1) return mse + contractive
以下是适用于TensorFlow 2.0和Keras 2.0以上版本的修改版代码:
```python
import tensorflow as tf
def contractive_loss(model, lam=1e-4):
def loss(y_true, y_pred):
mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred), axis=1)
W = model.get_layer('encoded').get_weights()[0] # N x N_hidden
W = tf.transpose(W) # N_hidden x N
h = model.get_layer('encoded').output
dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden
contractive = lam * tf.reduce_sum(tf.square(dh) * tf.reduce_sum(tf.square(W), axis=1), axis=1)
return mse + contractive
return loss
```
需要注意的是,TensorFlow 2.0默认使用Eager Execution,因此可以直接使用Python的控制流语句(如if和for等)。同时,由于Keras与TensorFlow集成更加紧密,因此可以将损失函数定义为一个函数,以便在模型编译时直接使用。在上述修改版代码中,我们使用了嵌套函数的方式定义了contractive_loss函数。其中,外部函数接收模型对象和正则化系数lam作为参数,返回一个内部函数loss。内部函数loss接收真实值y_true和预测值y_pred作为参数,计算并返回损失值。在内部函数中,我们使用TensorFlow 2.0的API来计算MSE损失和Contractive损失。其中,tf.reduce_mean函数用于计算MSE损失的均值,tf.reduce_sum函数用于计算Contractive损失的和,tf.square函数用于对张量元素进行平方操作,tf.transpose函数用于矩阵转置,tf.reduce_sum函数的axis参数用于指定在哪个轴上进行求和操作。
将谢列代码改为适合tensorflow2.0版本的keras代码def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x 5qw h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1) return mse + contractive
以下是适用于TensorFlow 2.0版本的Keras代码:
```python
import tensorflow.keras.backend as K
def contractive_loss(model, lam=1e-4):
def loss(y_true, y_pred):
mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1)
W = model.get_layer('encoded').get_weights()[0] # N x N_hidden
W = K.transpose(W) # N_hidden x N
h = model.get_layer('encoded').output
dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden
contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1)
return mse + contractive
return loss
```
使用方式:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss=contractive_loss(model))
```
其中,`model`是你的Autoencoder模型。
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