y=tf.nn.softmax(logits)#truelabel y_=tf.constant([[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0]])#step2:docross_entropy cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))#docross_entropy just one step cross_entropy2=tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,y_))#don...
欢迎访问我的个人主页 tf.softmax_cross_entropy_with_logits()的计算过程一共分为两步:1.将logits转换成概率;2.计算交叉熵损失 1.将logits转换成概率 比如某个logits = [2, 7, 5],使用softmax将logits转换成概率,就是按照公式: 计算logits中每个元素的值:[ , , ],计算结果为[0.00589975 0.875...
15. softmax=sess.run(y) 16. c_e = sess.run(cross_entropy) 17. c_e2 = sess.run(cross_entropy2) 18. print("step1:softmax result=") 19. print(softmax) 20. print("step2:cross_entropy result=") 21. print(c_e) 22. print("Function(softmax_cross_entropy_with_logits) result=")...
理清了softmax loss,就可以来看看cross entropy了。 corss entropy是交叉熵的意思,它的公式如下: 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softm...
1.keras内置损失函数:keras.losses.categorical_crossentropy 2.keras内置损失函数:keras.losses.sparse_categorical_crossentropy 3.多分类问题注意度量metrics搭配 一. 损失函数tf.nn 1. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=label, logits=y) label真实标签,注意是一个onehot向量 TensorFlow已经实现好函...
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.softmax_cross_entropy_with_logits(logits= , labels=)。 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 交叉熵代码: ...
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 ...
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.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 这是一个TensorFlow中经常需要用到的函数。官方文档里面有对它详细的说明,传入3个参数:logits、labels和name 传入的logits为神经网络输出层的输出,shape为[batch_size,num_classes],传入的label为一个一维的vector,长度等于batch...