与处理多个结果的损失相比,tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits用于一般的multi-class 分类,tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits用于更有效的带硬标签的multi-class 分类,sigmoid_cross_entropy_with_logits是二进制分类的轻微简化: sigmoid(x) = softmax([x,0])[0] 虽然sigmoid_cross_entropy_...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 使用这个loss函数,出现loss出现负数的情况,在理论情况下,这个函数应该是不会存在负数的情况,查看这个函数的具体表达为: 该函数定义为: tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) x = logits, z = labels 这个函...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,,labels=None,logits=None,name=None) logits和labels必须有相同的类型和大小 参数: _sentinel:内部的并不使用 labels:和logits的shape和type一样 logits:类型为float32或者float64name:操作的名称,可省 返回的是:一个张量,和logits的大小一致。是逻辑损失 ...
注意:tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出,而是softmax或sigmoid函数的输入,因为它在函数内部进行sigmoid或softmax操作 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...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits分类tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,,labels=None,logits=None,name=None)logits和labels必须有相同的类型和⼤⼩ 参数：_sentinel：内部的并不使⽤ labels：和logits的shape和type⼀样 logits：类型为float32或者float64 name：操作的名称，可...
与sigmoid搭配使用的交叉熵损失函数,输入不需要额外加一层sigmoid,tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits中会集成有sigmoid并进行了计算优化;它适用于分类的类别之间不是相互排斥的场景,即多个标签(如图片中包含狗和猫)。 For brevity, letx = logits,z = labels. The logistic loss is ...
sigmoid_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 功能说明: 先对logits 通过 sigmoid 计算,再计算交叉熵,交叉熵代价函数可以参考CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition ...
1、tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) 计算网络输出logits和标签labels的sigmoid cross entropy loss,衡量独立不互斥离散分类任务的误差,说独立不互斥离散分类任务是因为,在这些任务中类与类之间是独立但是不互斥的,拿多分...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits does not support broadcasting. This leads to some wrong behavior in certain cases (e.g., keras-team/tf-keras#84) Describe the expected behavior I would expect it to support boradcasting Contributing Do you want to contribute a PR? (yes/no): yes Br...
使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 创建 cross-entropy 损失。 用法 tf.compat.v1.losses.sigmoid_cross_entropy( multi_class_labels, logits, weights=1.0, label_smoothing=0, scope=None, loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES, reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS ...