from mindspore import Tensor, nn import numpy as np import mindspore x = Tensor(np.array([[1, 2, 3]]),mindspore.float32) y1 = Tensor(np.array([[0, 1, 0]]), mindspore.float32) loss_false = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=False) print("x shape:", x.shape) print("y1 ...
def sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, # pylint: disable=invalid-name labels=None, logits=None, name=None): 函数意义这个函数的作用是计算经sigmoid 函数激活之后的交叉熵。 为了描述简洁,我们规定 x = logits,z = targets,那么 Logistic 损失值为:...
logits=None, dim=-1, name=None ) 这个函数的功能就是,计算labels(通常是one-hot编码表征的概率)和logits经过变换后对应概率之间的交叉熵(cross entropy)。 第一个参数基本不用。此处不说明。 第二个参数label的含义就是一个分类标签,所不同的是,这个label是分类的概率,比如说[0.2,0.3,0.5],labels的每一行...
交叉熵(Cross Entropy)是Shannon信息论中一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。 由于logits本身并不是一个概率,所以我们需要把logits的值变化成“概率模样”。这时Softmax函数该出场了。Softmax把一个系列的概率替代物(logits)从[-inf, +inf] 映射到[0,1]。除此之外,Softmax还保证把所有参与映...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes ...
F.binary_cross_entropy_with_logits = sigmoid + F.binary_cross_entropy。 实际使用时: 假设输入神经网络的batch_size= 8,每个图像样本经过处理后的输出是 size = 10×4 的tensor,每个 tensor 被看作 40 个样本点的集合,那么 8个图像样本得到 320个样本点, ...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 使用这个loss函数,出现loss出现负数的情况,在理论情况下,这个函数应该是不会存在负数的情况,查看这个函数的具体表达为: 该函数定义为: tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) ...
不同之处在于调用时labels参数不相同,softmax_cross_entropy_with_logits采用的是one hot的形式,而sparse_softmax_cross_entropy_with_logits采用的是原始标签形式。 importtensorflowastf# 神经网络的输出logits=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]])# 对输出做softmax操作y=tf.nn.soft...
然而,f.binary_cross_entropy_with_logits所使用的公式稍有不同。这个函数在计算损失时考虑了logits(未经softmax处理的原始输出)和labels(真实标签)。其数学公式如下: L=1−tlog (1+e−z)L = 1 - t \log(1 + e^{-z})L=1−tlog(1+e−z) 其中: zzz 是模型的logits输出。 ttt 是与zzz对应的...
百度试题 题目代码tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels,logits)的作用是定义( ) A.sigmoid交叉熵B.加了稀疏的softmax交叉熵C.softmax交叉熵D.加权的sigmoid交叉熵相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏