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−...
)whereCis the numberofclasses:return:categorical_crossentropy lossUsage:weights=np.array([0.5,2,10])# Class one at0.5,class2twice the normal weights,class310x."""
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)) ...
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...
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...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None) argument: _sentinel:本质上是不用的参数,不用填 logits:一个数据类型(type)是float32或float64; shape:[batch_size,num_classes],单样本是[num_classes] ...
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 ...
@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) ...
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...
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。