是不是觉得和softmax loss的公式很像。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.softma...
labels 1. cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name='xentropy') 2. #print cross_entropy# 1. 2. MNIST 单层网络 softmax 的交叉熵 1. cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) 1....
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...
softmax_cross_entropy.print(); 输出: Tensor 50477.5 参考:https://js.tensorflow.org/api/latest/#losses.softmaxCrossEntropy
为了使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy函数,你可以按照以下步骤进行操作: 导入TensorFlow库并确保版本兼容: 你需要导入TensorFlow库,并确保代码能够在TensorFlow 1.x和TensorFlow 2.x环境中兼容运行。通过使用tf.compat.v1命名空间,可以实现这一点。 python import tensorflow as tf tf.compat.v...
scce =tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() scce(y_true, y_pred).numpy() # 输出结果 1.177 3.多分类问题注意度量metrics搭配 多分类问题是要softmax激活函数配合分类交叉熵函数使用。 二分类问题要使用sigmoid激活函数配合二进制交叉熵函数适用。
函数是将softmax和cross_entropy放在一起计算,对于分类问题而言,最后一般都是一个单层全连接神经网络,比如softmax分类器居多,对这个函数而言,tensorflow神经网络中是没有softmax层,而是在这个函数中进行softmax函数的计算。 这里的logits通常是最后的全连接层的输出结果,labels是具体哪一类的标签,这个函数是直接使用标签...
tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy() 如上图所示: fashion_minst数据集的标签y是 ‘Tshirt’ 'Dress’等10个类别 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy()中的作用就是上面的 注释1,2,3,虽然像您上次答疑下图步骤4中说的那样在这个函数外没有做 one-hot操作,但是这个函数其中包含了把标签y做了one-...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) 函数是将softmax和cross_entropy放在一起计算,对于分类问题而言,最后一般都是一个单层全连接神经网络,比如softmax分类器居多,对这个函数而言,tensorflow神经网络中是没有sof... 查看原文 tensorflow中交叉熵的计算...