首页 > python教程

tensorflow 分类损失函数使用小记

时间:2020-07-30 python教程 查看: 1323

多分类损失函数

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 真实值, y_pred 预测值
- from_logits,我的理解是,如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就使用设为`False`,  
如果预测结果未经过softmax就设为`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 参数, 用于对一个批次的损失函数求平均值,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 真实值, y_pred 预测值
- 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())

二分类损失损失函数

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())

多分类与二分类

通常 categorical_crossentropy与 softmax激活函数搭配使用; binary_crossentropy 与 sigmoid搭配使用;

参考

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持python博客。

展开全文
上一篇:python如何把字符串类型list转换成list
下一篇:pytorch实现seq2seq时对loss进行mask的方式
输入字:
相关知识
Python 实现图片色彩转换案例

我们在看动漫、影视作品中,当人物在回忆过程中,体现出来的画面一般都是黑白或者褐色的。本文将提供将图片色彩转为黑白或者褐色风格的案例详解,感兴趣的小伙伴可以了解一下。

python初学定义函数

这篇文章主要为大家介绍了python的定义函数,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助,希望能够给你带来帮助

图文详解Python如何导入自己编写的py文件

有时候自己写了一个py文件,想要把它导入到另一个py文件里面,所以下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python如何导入自己编写的py文件的相关资料,需要的朋友可以参考下

python二分法查找实例代码

二分算法是一种效率比较高的查找算法,其输入的是一个有序的元素列表,如果查找元素包含在列表中,二分查找返回其位置,否则返回NONE,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python二分法查找的相关资料,需要的朋友可以参考下