机器之心发布

北航刘祥龙教授团队、字节跳动 AI Lab智能语音团队

Keras是一个高层次的深度学习框架，它提供了一组简单易用的接口，能够快速构建和训练深度神经网络模型。在这里，我将介绍一些Keras的高级用法和技巧，以帮助你更加有效地使用这个框架。

1. 自定义损失函数

Keras提供了一些常见的损失函数，如均方误差（MSE）和交叉熵（cross-entropy），但有时我们需要使用自定义的损失函数。Keras允许我们自定义损失函数，只需定义一个接受真实标签和预测标签的函数即可。例如，下面是一个自定义的Huber损失函数：

本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在

理解机器学习中的损失函数

什么是损失函数？

损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。

论文提出了第一个端到端的半监督伪装目标检测模型CamoTeacher

作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。

概率分布概述

• 共轭意味着它有共轭分布的关系。

在贝叶斯概率论中，如果后验分布 p（θx）与先验概率分布 p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。共轭先验维基百科在这里。