TensorFlow四种分类损失函数

本文详细介绍了TensorFlow中常用的损失函数,包括sigmoid_cross_entropy_with_logits, weighted_cross_entropy_with_logits, softmax_cross_entropy_with_logits以及sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。这些函数在神经网络训练中用于计算预测值与真实值之间的差距,是实现模型优化的关键。

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参考文章:https://www.jianshu.com/p/75f7e60dae95
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(
    _sentinel=None,
    labels=None,
    logits=None,
    name=None
)
tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(
    targets,
    logits,
    pos_weight,
    name=None
)

https://m.w3cschool.cn/tensorflow_python/tf_nn_weighted_cross_entropy_with_logits.html
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
    _sentinel=None,
    labels=None,
    logits=None,
    dim=-1,
    name=None
)
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
    _sentinel=None,
    labels=None,
    logits=None,
    name=None
)
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