sparse_categorical_crossentropy是一种用于多类别分类问题的损失函数。它在训练神经网络模型时用于衡量预测结果与真实标签之间的差异,并通过反向传播算法来更新模型的权重。 标...
对于二分类问题,损失函数用binary_crossentropy 对于多分类问题 如果label是one-hot编码,用categorical_crossentropy 如果label是整数编码,用sparse_categorical_crossentropy 备注: one-hot编码就是在标签向量化的时候,每个标签都是一个N维的向量(N由自己确定),其中这个向量只有一个值为1,其余的都为0 整数编码就是对所...
TensorFlow中,categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy都是交叉熵损失函数,它们的数学意义相同,区别仅在于适用于不同的类别标签编码格式。 当输入数据的类别标签采用独热编码(OneHot Encoding)格式时,模型应采用 categorical_crossentropy 损失函数;当输入数据的类别标签采用序号编码(Label Encoding)格式时,...
为True,表示接收到了原始的logits,为False表示输出层经过了概率处理(softmax) label_smoothing:[0,1]之间浮点值,加入噪声,减少了真实样本标签的类别在计算损失函数时的权重,最终起到抑制过拟合的效果。 CategoricalCrossentropy:多分类,经常搭配Softmax使用 tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False, ...
sparse_categorical_accuracy检查 y_true 中的值(本身就是index,且为整数) 与 y_pred 中最大值对应的index是否相等。 函数用法 # y_true为one-hot形式 >>> y_true = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 0]] >>> y_pred = [[0.2, 0.3, 0.5], [0.3, 0.5, 0.2], [0.1, 0.1, 0.8]]...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,# pylint:disable=invalid-name,labels=None,logits=None,name=None): 说明 此函数大致与tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的计算方式相同, 适用于每个类别相互独立且排斥的情况,一幅图只能属于一类,而不能同时包含一条狗和一只大象 ...
softmax函数为: 这里 是类别的总数,接下来求 对某个输出 的导数, 这里要分两种情况,分别是 与 。当 时, 对 的导数为 ,否则当 时,导数为 。 当 , 当 , 对cross-entropy求导 损失函数 为: 其中 是真实类别,相当于一个常数,接下来求 对 的导数 ...
未减少的损失 现在,一些损失函数可以计算每个样本的小批量损失 默认情况下,PyTorch在小批量上累计损失,并返回一个标量损失。这对用户是有限制的。 现在,损失函数的一个子集允许指定reduce=False在小批量中为每个样品返回单个损失 例:loss = nn.CrossEntropyLoss(..., reduce=False) ...
对于二分类问题,损失函数用binary_crossentropy 对于多分类问题 如果label是one-hot编码,用categorical_crossentropy 如果label是整数编码,用sparse_categorical_crossentropy 备注: one-hot编码就是在标签向量化的时候,每个标签都是一个N维的向量(N由自己确定),其中这个向量只有一个值为1,其余的都为0 ...
如果y是one-hot encoding格式,使用sparse_categorical_crossentropy [1,0,0] [0,1,0] [0,0,1] 如果y是整数,非one-hot encoding格式,使用categorical_crossentropy 1 2 3