3.tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits() 函数详细参数解析: 计算给定logits的sigmoid交叉熵,适用于一个图像对应多个标签的损失值计算 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None ) 函数表达:targets * -log(sigmoid(logits)) + (1 - targets) * ...
例如,在TensorFlow中,可以使用tf.keras.losses.BinaryCrossentropy和tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy类来计算二分类和多分类交叉熵损失函数。在PyTorch中,可以使用torch.nn.BCELoss和torch.nn.CrossEntropyLoss类来计算相应的损失函数。 代码来自于https://blog.csdn.net/qlkaicx/article/details/136100406 五.交...
这就是TensorFlow目前提供的有关Cross Entropy的函数实现,用户需要理解多目标和多分类的场景,根据业务需求(分类目标是否独立和互斥)来选择基于sigmoid或者softmax的实现,如果使用sigmoid目前还支持加权的实现,如果使用softmax我们可以自己做onehot coding或者使用更易用的sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数。 Tenso...
5. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 作用: 计算 logits 和labels 间的稀疏 softmax 交叉熵. 用于离散分类任务中, 计算概率误差. 其中所有类别是互斥的(每个样本仅有一个类别标签class). 例如, CIFAR-10 数据集中,每张图片有且只能有一个类别标签, 图片只能包含一只狗或一辆卡车, 而不能二者都有. 同...
TensorFlow2.3 PyTorch1.7.0 交叉熵损失(CrossEntropyLoss) 对于单事件的信息量而言,当事件发生的概率越大时,信息量越小,需要明确的是,信息量是对于单个事件来说的,实际事件存在很多种可能,所以这个时候熵就派上用场了,熵是表示随机变量不确定的度量,是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。交叉熵用来描述两个...
nn.sigmoid(Pred_logits) loss = -tf.multiply(Labels, tf.math.log(sigmoid)) - tf.multiply(1 - Labels, tf.math.log(1 - sigmoid)) batch_loss = tf.reduce_mean(loss) # 方式二: 直接调用sigmoid_cross_entropy_with_logits loss1 = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=Labels,...
交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种(也称为损失函数或代价函数),用于描述模型预测值与真实值的差距大小,常见的Loss函数就是均方平方差(Mean Squared Error),定义如下。 image.png 注意:tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出,而是softmax或sigmoid函数的输入,因为它在函数内部进行sigm...
对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...
cross_entropy:交叉熵 交叉熵两种方式来实现: 1、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 2、-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) 代码: importtensorflow as tf#our NN's output logits为输出层输出logits=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]])#step1:do softmaxy=tf.nn.sof...
TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用 交叉熵(Cross Entropy) 交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种(也称为损失函数或代价函数),用于描述模型预测值与真实值的差距大小,常见的Loss函数就是均方平方差(Mean Squared Error),定义如下。 image.png 注意:tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoi...