3.tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits() 函数详细参数解析: 计算给定logits的sigmoid交叉熵,适用于一个图像对应多个标签的损失值计算 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None ) 函数表达:targets * -log(sigmoid(logits)) + (1 - targets) * ...
sigmoid_cross_entropy_with_logits详解 这个函数的输入是logits和targets,logits就是神经网络模型中的 W * X矩阵,注意不需要经过sigmoid,而targets的shape和logits相同,就是正确的label值,例如这个模型一次要判断100张图是否包含10种动物,这两个输入的shape都是[100, 10]。 来看看sigmoid_cross_entropy_with_logits的...
sigmoid_cross_entropy_with_logits详解 这个函数的输入是logits和targets,logits就是神经网络模型中的 W * X矩阵,注意不需要经过sigmoid,而targets的shape和logits相同,就是正确的label值,例如这个模型一次要判断100张图是否包含10种动物,这两个输入的shape都是[100, 10]。 来看看sigmoid_cross_entropy_with_logits的...
logits: 一个Tensor。数据类型是以下之一:float32或者float64。 targets: 一个Tensor。数据类型和数据维度都和 logits 相同。 name: 为这个操作取个名字。输出 一个Tensor ,数据维度和 logits 相同。 推导过程 设x = logits,z = labels. logistic loss 计算式为: 其中交叉熵(cross entripy)基本函数式 代码语言...
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] ...
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, logits=Pred_logits) batch_loss1 = tf.reduce_mean(loss1...
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_entropy_with_logits() 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;
sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x)) 5. weighted_sigmoid_cross_entropy_with_logits 方法定义: defweighted_cross_entropy_with_logits(targets=None,logits=None,pos_weight=None,name=None): 计算方法: let x = logits, z = labels, q = pos_weight, The loss is : ...
tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导 tensorflow官方文档解释参考 pytorch--BCELosspytorch--BCELoss解释参考 定义在tensorflow/python/ops/nn_impl.py. 功能:计算在给定logits和label之间的sigmoid cross entropy。测量离散分类任务中的概率误差,其中每个类是独立的,而不是相互排斥的。 例如,...
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。