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(_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 ...
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...
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 ) 参数 multi_class_label...
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 ...
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 ...
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...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None) Computes softmax cross entropy between logits and labels. 注意:如果labels的每一行是one-hot表示,也就是只有一个地方为1,其他地方为0,可以使用tf.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() ...
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
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