cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1]))如何理解这句代码?其用到了哪些函数?以及公式?
时间: 2023-06-04 16:04:09 浏览: 45
这是一个用TensorFlow框架实现的交叉熵损失函数计算公式。它用到了 TensorFlow 中的 reduce_mean 和 reduce_sum 函数,用于求取平均和求和。公式中 ys 是实际标签值,prediction 是模型预测值,log 是自然对数函数。交叉熵损失函数是一种用于分类问题的损失函数,它可以衡量模型的预测值与实际标签值之间的差异。在这个公式中,我们通过求取 ys * log(prediction) 的和来计算两个概率分布之间的交叉熵,然后再求取这些值的平均值来得到最终的损失值。
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cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1]))如何理解这句代码?请详细说明每一步运算
这句代码是用于计算分类问题的损失函数的。下面是每一步运算的详细说明:
1. ys:代表真实结果,是一个二维的张量,其shape为[batch_size, num_classes],其中batch_size为样本数,num_classes为输出类别数。
2. prediction:代表模型预测结果,也是一个二维的张量,其shape也为[batch_size, num_classes]。
3. tf.log(prediction):代表对模型预测结果进行取对数操作,因为交叉熵损失函数中的计算会用到log函数。
4. ys * tf.log(prediction):代表将真实结果与模型预测结果的对数相乘,这个操作可以想象为求交叉熵中加号左边部分的结果,即y*log(y_hat)。
5. tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1]):代表对二维张量的第二维进行求和操作,即将每个样本的交叉熵损失值相加,得到一个一维张量,其shape为[batch_size]。
6. -tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1]):代表将上述一维张量中的每个值取负数。
7. tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1])):代表将上述一维张量中的每个值求平均数,得到整个batch的损失值。
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1]))可以改成其他编程形式?请列举
一些可能的编程形式如下:
1. 使用交叉熵的内置函数。在某些框架(如TensorFlow)中,可能已经提供了相应的交叉熵函数,可以直接使用,例如tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits。
2. 使用自定义的交叉熵函数。可以根据具体需要,编写自己的交叉熵函数,来计算模型预测和真实标签之间的差距。
3. 使用其他的损失函数替代交叉熵。交叉熵是一种常见的损失函数,但在某些特定场景下,可能存在其他更加合适的损失函数,例如均方误差损失、对抗损失等。