)whereCis the numberofclasses:return:categorical_crossentropy lossUsage:weights=np.array([0.5,2,10])# Class one at0.5,class2twice the normal weights,class310x."""
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 Squared Error),定义如下。 C=(y−...
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 Squared Error),定义如下。 注意:tensorflow交叉熵...
和tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()的计算公式一样,只是要将labels转换成tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()中labels的形式 4. weighted_cross_entropy_with_logits tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(labels,logits,pos_weight,name=None) 计算具有权重的sigmoid交叉熵sigmoid_cross_entr...
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...
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, logits=Pred_logits) batch_loss1 = tf.reduce_mean(loss1) if __name__ == '__main__': with tf.Session() as sess: print(sess.run(loss)) ...
@tf_export(v1=["nn.softmax_cross_entropy_with_logits"]) @deprecation.deprecated(date=None, instructions=_XENT_DEPRECATION) def softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel: Any = None, labels: Any = None, logits: Any = None, dim: int = -1, name: Any = None, axis: Any = None) ...
c4=sess.run(cross_entropy4)print("使用softmax(z)函数和-y*log(y_)函数计算交叉熵:\n",c1)print("行和:\n",c12)print("\n使用softmax_cross_entropy_with_logits函数计算交叉熵:\n",c2)print("\n使用softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数计算交叉熵:\n",c3)print("\n使用sparse_softmax_cr...
TensorFlow 实战(一)—— 交叉熵(cross entropy)的定义 对多分类问题(multi-class),通常使用 cross-entropy 作为 loss function。cross entropy 最早是信息论(information theory)中的概念,由信息熵(information entropy,与压缩比率有关)变化而来,然后被用到很多地方,包括通信,纠错码,博弈论和机器学习等。交叉熵与...
softmax_cross_entropy_with_logits和sparse_softmax_cross_entropy_with_logits这两种方法的交叉熵计算方式是相同的,都是以下方法: 对神经网络的输出做softmax计算 softmax函数 计算交叉熵 交叉熵计算 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_...