Tensorflow.js是Google开发的开源库,用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。 Tensorflow.js tf.losses.softmaxrossEntropy() 函数计算两个张量之间的 softmax 交叉熵损失并返回一个新的张量。 用法: tf.losses.softmaxCrossEntropy(onehotLabels, logits, weights, labelSmoothing, reduction) 参...
当cross entropy的输入P是softmax的输出时,cross entropy等于softmax loss。Pj是输入的概率向量P的第j个值,所以如果你的概率是通过softmax公式得到的,那么cross entropy就是softmax loss。 好了,接下来我自己实现项目的代码: cross_entropy = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tra...
tf.compat.v1.losses.softmax_cross_entropy主要与即刻执行和tf.function兼容。但是,loss_collection参数在即刻执行时会被忽略,并且不会将任何损失写入损失集合。您将需要手动保留返回值或依赖tf.keras.Model损失跟踪。 要切换到本机 TF2 样式,请实例化tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy类,并将from_logits设置为...
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 = keras.losses.categorical_crossentropy来定义损失函数, y_true = [1, 2] y_true = keras.utils.to_categorical(y_true, num_c...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes ...
在计算loss的时候,最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: ...
tf.losses.categorical_crossentropy(y_onehot, y_pre, from_logits=True) 1. 2. 3. 结果为: <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([0.939831], dtype=float32)> 1. 下面我们来计算这个值是如何计算得到的. 内部的运算是: 先对y_pre进行softmax归一化得到 ...
在计算loss的时候,最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: ...
由于softmax_cross_entropy_with_logits允许提供一个概率分布,因此在使用时有更大的自由度。 举个例子,一种叫label_smoothing的技巧将正确数据的概率设为一个比1.0略小的值,将错误的该概率设置为一个比0.0略大的值, 这样可以避免模型与数据过拟合,在某些时候可以提高训练效果 ...
百度试题 题目代码tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels,logits)的作用是定义( ) A.sigmoid交叉熵B.加了稀疏的softmax交叉熵C.softmax交叉熵D.加权的sigmoid交叉熵相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏