TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用

最新推荐文章于 2025-11-11 21:41:07 发布
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#TensorFlow #Cross-Entropy

本文详细介绍了TensorFlow中四种交叉熵函数的实现和应用，包括sigmoid_cross_entropy_with_logits、softmax_cross_entropy_with_logits、sparse_softmax_cross_entropy_with_logits和weighted_sigmoid_cross_entropy_with_logits。区分了多目标和多分类问题，强调了softmax在多分类问题中的重要性，并提供了函数选择的建议。

作者：陈迪豪，就职于小米，负责企业深度学习平台搭建，参与过HBase、Docker、OpenStack等开源项目，目前专注于TensorFlow和Kubernetes社区。
原文：TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用，作者授权优快云转载。
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交叉熵介绍

交叉熵（Cross Entropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小，常见的Loss函数就是均方平方差（Mean Squared Error），定义如下。

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​平方差很好理解，预测值与真实值直接相减，为了避免得到负数取绝对值或者平方，再做平均就是均方平方差。注意这里预测值需要经过sigmoid激活函数，得到取值范围在0到1之间的预测值。

平方差可以表达预测值与真实值的差异，但在分类问题种效果并不如交叉熵好，原因可以参考这篇博文 。交叉熵的定义如下，截图来自https://hit-scir.gitbooks.io/neural-networks-and-deep-learning-zh_cn/content/chap3/c3s1.html 。

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