内容参考: Tensorflow四种交叉熵函数计算公式:tf.nn.cross_entropy 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
loss=-weight*y*log(y'):param Y_pred:Atensor resulting from a softmax:param Y_gt:Atensorofthe same shapeas`output`:param weights:numpy arrayofshape(C,)whereCis the numberofclasses:return:categorical_crossentropy lossUsage:weights=np.array([0.5,2,10])# Class one at0.5,class2twice the n...
3 Cross Entropy(交叉熵) 在这里H(p,q)=H(p)+DKL(p|q) 如果p==q的时候DKL=0,此时Minima:H(p|q)=H(p) 如果这个p是one-hot encoding的时候的话: h(p:[0,1,0])=-log1=0 H([0,1,1],[p0,p1,p2])=0+DKL(p|q)=-l*log(qi) q:prob(预测值),p:(真实值),loss=H(p,q),如果DKL...
根据程序输出可见,当我们将loss_less=10时,表明我们对预测值过小表征的损失值更大,优化得到的参数均略大于1;当loss_more=10时,表明我们对预测值过大表征的损失值更大,优化得到的参数均略小于1;当两者均设为1时,得到的参数约等于1。 四、TensorFlow的Cross_Entropy实现 1. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_...
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,...
LossCrossEntropy=−∑iyiln(σ(x)i) 其中, yi 是第i 个分类的真实标签值, σ(x)i 代表softmax函数对于第 i 个分类的预测值。因为softmax函数把分类输出 归一化成 多个分类的概率分布,而交叉熵正好刻画了 预测分类和真实结果之间的相似度,所以softmax函数往往与交叉熵搭配使用。在采用交叉熵作为损失函数时...
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sigmoid的输出,而是softmax或sigmoid函数的输入,...
此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigmoid交叉熵函数 计算方法 :posweight∗targets∗−log(sigmoid(logits))+(1−targets)∗−log(1−sigmoid(logits)) 官方文档定义及推导过程: 通常的cross-entropy交叉熵函数定义如下:...
Cross Entropy Loss 是非常重要的损失函数,也是应用最多的损失函数之一。二分类问题的交叉熵 Loss 主要有两种形式(标签y的定义不同): (1)基于输出标签 label 的表示方式为 {0,1},也最为常见。它的 Loss 表达式为: 推导过程: 从极大似然性的角度出发,预测类别的概率可以写成: ...
分类问题,例如逻辑回归或多项逻辑回归,优化 交叉熵 损失。通常,交叉熵层跟在产生概率分布的 softmax 层之后。 在tensorflow中,至少有 十几种不同的交叉熵损失函数: tf.losses.softmax_cross_entropy tf.loss...