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 第二个参数labels:实际的标签,大小同上...
softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits) <tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([0.16984604, 0.82474494], dtype=float32)> 警告:此操作需要未缩放的 logits,因为它在内部对 logits 执行softmax 以提高效率。不要使用 softmax 的输出调用此操作,因为它会产生不正确的...
(1)如果labels的每一行是one-hot表示,也就是只有一个地方为1(或者说100%),其他地方为0(或者说0%),还可以使用tf.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()。之所以用100%和0%描述,就是让它看起来像一个概率分布。 (2)tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()函数已经过时 (deprecated),它在TensorFlo...
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,提供了丰富的工具和库来构建和训练各种机器学习模型。softmax_cross_entropy_with_logits是TensorFlow中用于计算softmax交叉熵损失的函数。 softmax_cross_entropy_with_logits函数的作用是计算模型的预测结果与真实标签之间的交叉熵损失。它的输入参数包括logits和labels。logits是模型的...
F.binary_cross_entropy_with_logits函数和 F.binary_cross_entropy函数的reduction 参数都默认是‘mean’模式,直接使用默认值的话,结果是320个样本点的二元交叉熵的平均值, 若要计算8个图像样本的二元交叉熵的平均值,可以设置reduction=‘sum’ ,这样能得到320个样本点的二元交叉熵的和,然后除以batch_size 就能得到...
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:...
sigmoid_cross_entropy_with_logits详解 这个函数的输入是logits和targets,logits就是神经网络模型中的 W * X矩阵,注意不需要经过sigmoid,而targets的shape和logits相同,就是正确的label值,例如这个模型一次要判断100张图是否包含10种动物,这两个输入的shape都是[100, 10]。
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 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)。
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) ...
我们先看sigmoid_cross_entropy_with_logits,为什么呢,因为它的实现和前面的交叉熵算法定义是一样的,也是TensorFlow最早实现的交叉熵算法。这个函数的输入是logits和targets,logits就是神经网络模型中的 W * X矩阵,注意不需要经过sigmoid,而targets的shape和logits相同,就是正确的label值,例如这个模型一次要判断100张图是...