tensorflow 分類損失函數(shù)使用小記
更新時間：2020年02月18日 09:49:51 作者：一袋米要抗幾樓
這篇文章主要介紹了tensorflow 分類損失函數(shù)使用小記，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
多分類損失函數(shù)
label.shape:[batch_size]; pred.shape: [batch_size, num_classes]
使用 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1)
- y_true 真實值， y_pred 預測值
- from_logits,我的理解是，如果預測結果經過了softmax(單次預測結果滿足和為1)就使用設為`False`,
如果預測結果未經過softmax就設為`True`.
pred = tf.convert_to_tensor([[0.9, 0.05, 0.05], [0.5, 0.89, 0.6], [2.05, 0.01, 0.94]]) label = tf.convert_to_tensor([0, 1, 2]) loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(label, pred) print(loss.numpy()) # 包含 reduction 參數(shù), 用于對一個批次的損失函數(shù)求平均值,求和等 # loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()(label, pred) label.shape:[batch_size, num_classes](one_hot);pred.shape:[batch_size, num_classes]
使用 tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1)
- y_true 真實值， y_pred 預測值
- from_logits 同上
pred = tf.convert_to_tensor([[0.9, 0.05, 0.05], [0.5, 0.89, 0.6], [0.05, 0.01, 0.94]]) label = tf.convert_to_tensor([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]) loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(label, pred) print(loss.numpy())
二分類損失損失函數(shù)
label = tf.convert_to_tensor([0, 0, 1, 1], dtype=tf.float32) pred = tf.convert_to_tensor([1, 1, 1, 0], dtype=tf.float32) loss = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()(label, pred) print(loss.numpy())
多分類與二分類
通常 categorical_crossentropy與 softmax激活函數(shù)搭配使用; binary_crossentropy 與 sigmoid搭配使用;
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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