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。 C=(y−a2 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...
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。交叉熵与信息熵的关系请见:机器学习基础(六)—— 交叉熵代价函数(c...
weights=np.array(weights)epsilon=1.e-5# scale preds so that theclassprobasofeach sample sum to1output=Y_pred/tf.reduce_sum(Y_pred,axis=-1,keep_dims=True)# manual computationofcrossentropy output=tf.clip_by_value(output,epsilon,1.-epsilon)loss=-Y_gt*tf.log(output)loss=tf.reduce_sum(...
cross_entropy:交叉熵 交叉熵两种方式来实现: 1、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 2、-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) 代码: importtensorflow as tf#our NN's output logits为输出层输出logits=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]])#step1:do softmaxy=tf.nn.sof...
Tensorflow中有一大堆cross_entropy损失函数用于处理分类问题,初学者往往会一脸懵逼,不知道如何选择。 tf.losses.softmax_cross_entropy tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.contrib.losses.softmax_cross_entropy tf.contrib.losses.sigmoid_cross_entropy ...
1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是逐像素将类预测值与目标值进行比较,然后再对所有像素求平均值。公式如下所示,其中p是真实类别值,p’是预测属于类别1的概率值。 该函数对每个类别都有相同权重,所以极易受到类别不平衡的影响。 复现代码如下: def binary_crossentropy(Y_pred, Y_gt): ...
那么如何使用TensorFlow构建一个Cross entropy(交叉熵)函数呢,我们需要用到以下两个函数: tf.reduce_sum() 用于计算一组tensor的和,例如: # 'x' is [[1, 1, 1]] # [1, 1, 1]] tf.reduce_sum(x) ==> 6 tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2] ...
weighted_sigmoid_cross_entropy_with_logits是sigmoid_cross_entropy_with_logits的拓展版,输入参数和实现和后者差不多,可以多支持一个pos_weight参数,目的是可以增加或者减小正样本在算Cross Entropy时的Loss。实现原理很简单,在传统基于sigmoid的交叉熵算法上,正样本算出的值乘以某个系数接口,算法实现如下。