tf.keras.metrics.categorical_crossentropy( y_true, y_pred, from_logits=False, label_smoothing=0.0, axis=-1 ) 参数 y_true one-hot 真实目标的张量。y_pred 预测目标的张量。from_logits y_pred 是否预期为 logits 张量。默认情况下,我们假设 y_pred 对概率分布进行编码。
tf.keras.losses.categorical_crossentropy()内部是怎么计算的,举例说明 例1: y_true=[[0,1,0],[0,0,1]]y_pred=[[0.01,0.95,0.04],[0.1,0.8,0.1]]# Using'auto'/'sum_over_batch_size'reductiontype.cce=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()cce(y_true,y_pred).numpy()输出:1.1769392y_true...
cross_entropy = -tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=label, logits=y)) 二. keras内置损失函数 1.keras内置损失函数:keras.losses.categorical_crossentropy 我们在用tensorflow写模型的时候,如果预测目标是多个类别,很多人会通过onehot编码对预测目标做一个变换,然后用然后用loss ...
loss = tf.keras.losses.BinaryFocalCrossentropy(gamma=2, from_logits=True) loss(y_true, y_pred).numpy()0.691 # Example 2:(batch_size = 2, number of samples = 4)y_true = [[0,1], [0,0]] y_pred = [[-18.6,0.51], [2.94,-12.8]]# Using default 'auto'/'sum_over_batch_size'...
tf.keras里面有许多内置的损失函数可以使用,由于种类众多,以几个常用的为例: BinaryCrossentropy BinaryCrossentropy是用来进行二元分类交叉熵损失函数的,共有如下几个参数 from_logits=False, 指出进行交叉熵计算时,输入的y_pred是否是logits,logits就是没有经过sigmoid激活函数的fully connect的输出,如果在fully connect...
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])在编译模型的时候我们需要设置一些必须的参数。例如“optimizer”用来指定我们想使用的优化器以及设定优化器的学习率。例如Adam优化器“tf.keras.optimizer.Adam”、SGD优化器“tf.keras.optimizer.SGD...
为了解决稀疏分类问题,TF/Keras提供了稀疏分类交叉性(Sparse Categorical Crossentropy)作为一种损失函数。该损失函数在计算交叉熵时,会考虑到目标类别的稀疏性,从而更好地处理少数类别的样本。 TF/Keras稀疏分类交叉性的优势在于能够提高模型对于少数类别的预测准确性,从而提升整体分类性能。通过使用稀疏分类交叉性,可以更...
两张人脸图像，分别提取特征，通过计算特征向量间的距离（相似度）来判断它们是否来自同一个人。选择与...
在上次的fashion mnist实现softmax的基础,对于多分类问题使用categorical_crossentropy 和 sparse_categorical_crossentropy 两种方式来计算softma交叉熵 在原先train_lable是数字编码 ,现在使用独热编码(独热编码即 One-Hot 编码,又称一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄...
和metric的定义类似,我们可以使用tf.keras.backend来定义,但是不能转化为numpy了,因为转化为numpy之后,tf底层无法识别numpy数据类型,无法针对自定义的loss进行autograd,不过其实直接用backend基本够了,自带的函数基本上和常见的numpy函数是一样的。 当然,这里backend也可以直接替换为tf的各种math function。