cross_entropy函数

cross_entropy函数是一种常用的损失函数，通常用于分类问题中。它的计算方式是将预测值与真实值之间的差异转化为一个标量值，用于衡量模型的预测能力。

具体来说，对于一个分类问题，假设有n个类别，每个样本的真实标签为one-hot向量y=(y1,y2,...,yn)，其中yi表示第i个类别是否为真实标签。模型的预测结果为一个概率分布向量p=(p1,p2,...,pn)，其中pi表示模型预测为第i个类别的概率。则交叉熵损失函数的计算方式为：

L(y,p) = -sum(yi * log(pi))

其中sum表示对所有类别求和。可以看到，当模型的预测结果与真实标签完全一致时，交叉熵损失函数取最小值0；当模型的预测结果与真实标签差异越大时，交叉熵损失函数取值越大。

相关问题

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数表示

计算稀疏softmax交叉熵损失函数。

该函数的输入是一个logits张量和一个稀疏标签张量。logits张量是一个未经softmax处理的张量，它的形状通常是(batch_size, num_classes)，其中batch_size是输入数据的数量，num_classes是输出类别的数量。稀疏标签张量是一个一维的整数张量，它的长度等于batch_size，每个元素表示对应数据的正确类别标签。

函数的输出是一个一维的张量，它的长度等于batch_size，每个元素表示对应数据的softmax交叉熵损失。

该函数在深度学习中常用于多分类任务的损失函数计算。

tot_cross_entropy += sub_cross_entropy

这段代码看起来像是在计算一个总的交叉熵损失，其中sub_cross_entropy是一个小批量数据的交叉熵损失。通常在训练神经网络时，我们会使用随机梯度下降等优化方法，每次只使用一部分数据进行训练，这个部分就被称为一个小批量数据。而交叉熵损失是一种常用的损失函数，用于度量模型输出与真实标签之间的差异。因此，在每个小批量数据上计算交叉熵损失后，可以通过对它们进行累加，来计算整个训练集上的总交叉熵损失。