TensorFlow中的损失函数

最新推荐文章于 2025-01-06 08:44:29 发布

shanghai_in_summer

最新推荐文章于 2025-01-06 08:44:29 发布

阅读量466

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： TensorFlow

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sunjianqiang12345/article/details/81666064

TensorFlow 专栏收录该内容

10 篇文章

订阅专栏

本文主要介绍了TensorFlow中sigmoid函数交叉熵损失的实现方法及应用，详细解释了tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits函数的使用，并提供了该函数返回值的具体形式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、sigmoid函数交互熵：tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels, logits)，其返回的形式如下，

$\bigl(\begin{smallmatrix} \\y_1\ln(p_1) + (1 - y_1)\ln(1-p_1) \\ y_2\ln(p_2) + (1 - y_2)\ln(1-p_2) \\ ... \\y_n\ln(p_n) + (1 - y_n)\ln(1-p_n)\end{smallmatrix}\bigr)$

2、未完待续

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。