weighted_cross_entropy_with_logits(targets, logits, pos_weight, name=None): 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−...
softmax_cross_entropy_with_logits sparse_softmax_cross_entropy_with_logits weighted_cross_entropy_with_logits 回到顶部 一、误差值 度量两个张量或者一个张量和零之间的损失误差,这个可用于在一个回归任务或者用于正则的目的(权重衰减)。 l2_loss tf.nn.l2_loss(t, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 ...
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) 1. 计算具有权重的sigmoid交叉熵sigmoid_cr...
和tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()一样,只是要将labels转换成tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()中labels的形式 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...
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() 计算公式: image.png 总结 根据业务需求(分类目标是否独立和互斥)来选择基于sigmoid或者softmax的实现。
1. sigmoid_cross_entropy_with_logits tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels) 1. 计算方式:对输入的logits先通过sigmoid函数计算,再计算它们的交叉熵,但是它对交叉熵的计算方式进行了优化,使得的结果不至于溢出。 适用:每个类别相互独立但互不排斥的情况:例如一幅图可以同时包含一...
weighted_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 。 通常的交叉熵成本定义为:targets * -log(sigmoid(logits)) + (1 - targets) * -log(1 - sigm...
# Tensorflow中集成的函数sigmoids_weighted=tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(targets=y,logits=y_pred,pos_weight)sigmoids_weighted_loss=tf.reduce_mean(sigmoids_weighted)# 利用Tensorflow基础函数手工实现sigmoids_weighted=-y_true*tf.log(y_pred)*weight-(1-y_true)*tf.log(1-y_pred)sigmoid...
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)) ...
round(y_one_prob) with tf.name_scope("loss"): # Compute the cross-entropy term for each datapoint y_expand = tf.expand_dims(y, 1) entropy = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=y_logit, labels=y_expand) # Sum all contributions l = tf.reduce_sum(entropy) with tf.name...