tf使用交叉熵损失函数，loss为负
今天使用交叉熵损失函数训练的时候发现loss为负，且负得越来越多。 后面发现原来是参数的，输出和标签的位置放反了。 就是说本来通过from_logits=True，交叉熵可以将logits归到0到1之间，但是如果放反了，函数内部 做softmax就去处理label的onehot ...
原文：tf常见的损失函数（LOSS）汇总
损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距。一般而言，大多数机器学习模型都会通过一定的优化器来减小损失函数从而达到优化预测机器学习模型参数的目的。 哦豁，损失函数这么必要，那都存在什么损失函数呢 一般常用的损失函数是均方差函数和交叉熵函数。 运算公式 均方差函数 均方差函数主要用于评估回归模型的使用效果，其概念相对简单，就是真实值与预测值差值的平方的均值，具体运算公式可以表达如下： 其 ...
2019-08-20 13:45 0 1965 推荐指数：
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