tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

最新推荐文章于 2022-07-27 11:26:33 发布

纶巾

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分类专栏： tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WWWWWWGJ/article/details/87817529

版权

先对logits通过sigmoid计算，再计算交叉熵

logists和sigmoid函数可参考：https://blog.youkuaiyun.com/WWWWWWGJ/article/details/87968674

sigmoid函数： $y=\frac{1}{1+e^{-z}}$ ：

sigmoid_cross_entropy_with_logits(
    _sentinel=None,
    labels=None,
    logits=None,
    name=None
)

参数名	必选	类型	说明
_sentinel	否	None	没有使用的参数
labels	否	Tensor

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tensorflow代码学习：sigmoid_cross_entropy_with_logits

he_wen_jie的博客

05-18

419

import numpy as np import tensorflow as tf def sigmoid(x): return 1.0/(1+np.exp(-x)) labels=np.array([[1.,0.,0.],[0.,1.,0.],[0.,0.,1.],[0.,1.,0.]]) logits=np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.],[7.,8.,9.],[1.,3.,7.]]) y_pred = sigmoid(logits) # 说正负样本不太合适.

sigmoid_cross_entropy_with_logits,softmax_cross_entropy_with_logits,sparse_softmax_cross_entropy_…

01-20

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数的计算方式就是对输出值先算sigmoid，然后与真实值做交叉商运算。 sigmoid函数的定义：11+e−x\displaystyle\frac{1}{1+e^{-x}}1+e−x1 交叉商的计算方式：−(labels∗log(−logits)+(1−labels)∗log(1−logits))-(labels*log(-logits)+(1-labels)*log(1-logits))−(labels∗log(−logits)+(1−labels)∗log(1−logits)) labelslabelsla

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