keras怎样自定义损失函数 Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
如果想尽可能快速并且以少量的代码建立并测试神经网络，keras是最快速的， Sequential API和Model的功能十分强大。并且keras的设计十分用户友好，以数据输入输为例，对比keras简单的操作，tensorflow解码编码的构建过程特别繁杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程上手非常痛苦）。除此之外，keras将模块化作为设计原则之一，使用者可以各按所需进行组合。如果只是想快速地搭建常见的模型来实现自己的想法，keras可以作为首选。
但是，keras在封装后会变得很不灵活，并且加上它本身速度也比较慢，如果是高度封装，前面提到的缺点会更加明显，除了一些对速度要求很低的工业应用，tensorflow会因为更高速而被选择
如果在验证自己想法的时候，不想用既有的设定而是想要自己定义损失函数、测度、层数等等，相比keras，tensorflow提供了更多个性的空间。此外，对神经网络控制力度的大小会很大程度决定对网络的理解和优化工作，而keras种提供的权限很少，tensorflow相反给了更多操控权，比如对多个变量中的某一变量是否进行训练、对梯度进行操作(以获取训练的进展)等等。
虽然二者都提供深度学习模型通常所需的功能性，但是，如果使用者还追求一些更高阶的功能性的选择，像是进行特殊种类模型的研究，就要求诸tensorflow了。比如，如果想要运算加速，可以使用tensorflow的线程功能，多线程实行同一对话。另外，它还提供调试器的功能，对推断bug和加速运算都有帮助。
请问神经网络有多个输出的回归问题，损失函数如何定义比较合理？
个人认为有多个输出倒和损失函数的类型选择没有特别直接的关系，一般使用交叉熵就没什么问题，就是用mse也不会有特别显著的差别，不过最好加上一范数(计算量略小些)的正则化因子，倒是这个输出到底有多大是影响算法收敛的关键因素，因为如果需要对结果进行归一化也是很耗费机器时间的，如输出实在是太多，比如超过了上千个，那么可以考虑试试层次式的softmax，代码可参看word2vec，希望对你有帮助
逻辑回归为什么使用对数损失函数？
两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vect。
卷积神经损失函数怎么加入正则化？
【AI疯狂进阶——正则化篇 - 今日头条】https://m.toutiaocdn.com/item/6771036466026906123/?app=news_article×tamp=1576629967&req_id=201912180846060100140470162DE60E99&group_id=6771036466026906123&tt_from=copy_link&utm_source=copy_link&utm_medium=toutiao_ios&utm_campaign=client_share
神经网络正则化技术包括数据增强，L1，L2，batchnorm，dropout等技术，我在上面的文章中详细总结了神经网路正则化的技术以及相关的问题，如果有兴趣想可以关注我，持续为你带来AI相关的理论到实践应用。
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