1.求loss: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)) 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 第二个参数labels:实际的标签,大小同上 具体的执行流程大概分为两步: ...
loss = tf.reduce_mean(tf.square(tf.sub(logits, labels))) loss = tf.losses.mean_squared_error(logits,labels) 2 交叉熵函数 loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=logits) #计算方式:对输入的logits先通过sigmoid函数计算,再计算它们的交叉熵 #但是它对交叉熵的计算方式进行...
后来切换到log_loss,发现auc下降很多 logs = tf.losses.log_loss(labels=y, logits=y_pred) logloss自带 reduce_mean 效果,而之前的loss等效于 reduce_sum,相当于learning_rate*batchsize,所以如果切换到log_loss需要相应的提高learning_rate。 参考资料: 这个issue里面遇到了同样的问题,reduce_sum 替换到reduce_...
# Each training step in gradient descent we want to minimize the loss loss = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2( labels=y_, logits=y, name="lossFunction" ), name="loss", ) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss, name="gradDescent")...
keras.losses.mean_squared_error(y_batch,y_pred) 不是直接计算均方差了吗? 为什么外面加上reduce_mean王浩同学 2021-05-16 17:21:21 源自:3-12 tf.GradientTape与tf.keras结合使用 1036 分享 收起 1回答 正十七 2021-05-20 06:51:29 我们在训练的时候是每次输入多个样本,mean_squared_error会把每个...
计算输入对数和目标之间的交叉熵损失 # Tensorflow语法: loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(label, logit) loss_ = tf.reduce_mean(loss) # logit: tf.Tensor([[-1.6456 0.0097 -1.0953 1.1578 0.917 ] # [ 1.8985 0.3284 0.7734 0.551 0.5097] ...
loss = tf.reduce_mean(tf.square(tf.sub(logits, labels)))loss = tf.losses.mean_squared_error(logits,labels)2、交叉熵函数 loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=logits)#计算⽅式：对输⼊的logits先通过sigmoid函数计算，再计算它们的交叉熵 #但是它对交叉熵的计算⽅式...
loss = tf.reduce_mean(loss) # 注意这里使用了TensorFlow内置的tf.print()。@tf.function不支持Python内置的print方法 tf.print("loss", loss) grads = tape.gradient(loss, model.variables) optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.variables)) ...
loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=one_hot_label))eval_metric_ops={"accuracy":tf.metrics.accuracy(tf.math.argmax(one_hot_label,axis=1),tf.math.argmax(pred,axis=1))}ifmode==tf.estimator.ModeKeys.EVAL:returntf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,pr...
定义模型和损失函数 model_output = tf.add(tf.matmul(x_data, A), b) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=model_output, logits=y_target)) 定义预测方程和精确度计算 prediction = tf.round(tf.sigmoid(model_output)) ...