tf使用交叉熵損失函數，loss為負
今天使用交叉熵損失函數訓練的時候發現loss為負，且負得越來越多。 后面發現原來是參數的，輸出和標簽的位置放反了。 就是說本來通過from_logits=True，交叉熵可以將logits歸到0到1之間，但是如果放反了，函數內部 做softmax就去處理label的onehot ...
原文：tf常見的損失函數（LOSS）匯總
損失函數在機器學習中用於表示預測值與真實值之間的差距。一般而言，大多數機器學習模型都會通過一定的優化器來減小損失函數從而達到優化預測機器學習模型參數的目的。 哦豁，損失函數這么必要，那都存在什么損失函數呢 一般常用的損失函數是均方差函數和交叉熵函數。 運算公式 均方差函數 均方差函數主要用於評估回歸模型的使用效果，其概念相對簡單，就是真實值與預測值差值的平方的均值，具體運算公式可以表達如下： 其 ...
2019-08-20 13:45 0 1965 推薦指數：
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