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2019-11-25

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_y_vals = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_ logits(x_vals,目标) xentropy_sigmoid_y_out = sess.run(xentropy_sigmoid_y_vals) 加权交叉熵损失是S形交叉熵损失的加权形式。我们对积极目标给予重视。为一个例子,我们将通过0.5加权阳性靶,具体如下: 权重= tf。常数(0.5)xentropy_weighted_y_vals = tf.nn.weighted_cross_entropy_with_ logits(x_vals,目标,权重) xentropy_weighted_y_out = sess.run(xentropy_weighted_y_vals) Softmax交叉熵损失作用于非归一化输出。当只有一个目标类别而不是多个目标类别时,此功能用于测量损失。因此,该函数通过softmax函数将输出转换为概率分布,然后根据真实的概率分布计算损失函数,如下所示: unscaled_logits = tf.constant([[1。,-3。,10.]])target_

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