生成python代码,计算二分类任务期望输出矩阵[0, 1,0,0,1]与实际输出矩阵[0.2, 0.8,0.4,0.1,0.9]的交叉熵
时间: 2023-09-30 07:10:41 浏览: 43
好的,根据你的要求,我来为你生成Python代码:
```python
import numpy as np
import math
# 生成期望输出矩阵和实际输出矩阵
y_true = np.array([0, 1, 0, 0, 1])
y_pred = np.array([0.2, 0.8, 0.4, 0.1, 0.9])
# 计算交叉熵
cross_entropy = 0
for i in range(5):
cross_entropy -= y_true[i] * math.log(y_pred[i]) + (1 - y_true[i]) * math.log(1 - y_pred[i])
print("交叉熵为:", cross_entropy)
```
以上代码中,我们根据题目给出的期望输出矩阵(y_true)和实际输出矩阵(y_pred),使用公式计算了交叉熵。最后输出了交叉熵的值。在计算交叉熵时,我们使用了math库中的log函数,并且根据二分类任务的特点,使用了1-y_true[i]计算不符合期望输出的概率。
相关问题
生成python代码,计算二分类任务5个样本得到期望输出矩阵与实际输出矩阵的交叉熵
好的,根据你的要求,我来为你生成Python代码:
```python
import numpy as np
import math
# 生成5个样本的期望输出矩阵和实际输出矩阵
y_true = np.array([[0, 1], [1, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 0]])
y_pred = np.array([[0.1, 0.9], [0.8, 0.2], [0.3, 0.7], [0.6, 0.4], [0.7, 0.3]])
# 计算交叉熵
cross_entropy = 0
for i in range(5):
for j in range(2):
cross_entropy -= y_true[i][j] * math.log(y_pred[i][j])
print("交叉熵为:", cross_entropy)
```
以上代码中,我们通过numpy库生成了5个样本的期望输出矩阵(y_true)和实际输出矩阵(y_pred),然后使用公式计算了交叉熵。最后输出了交叉熵的值。注意,在计算交叉熵时,我们使用了math库中的log函数。
生成python代码,计算二分类任务期望输出矩阵[0, 1,0,0,1]与实际输出矩阵[0.2, 0.8,0.4,0.1,0.9]的模型的焦点损失(Focal loss),其中r = 2, a = 0.4;
好的,根据你的要求,我来为你生成Python代码:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K
# 生成期望输出矩阵和实际输出矩阵
y_true = np.array([0, 1, 0, 0, 1])
y_pred = np.array([0.2, 0.8, 0.4, 0.1, 0.9])
# 定义Focal Loss函数
def focal_loss(gamma=2., alpha=0.4):
def focal_loss_fixed(y_true, y_pred):
epsilon = K.epsilon()
y_pred = K.clip(y_pred, epsilon, 1. - epsilon)
p_t = tf.where(K.equal(y_true, 1), y_pred, 1 - y_pred)
alpha_t = tf.where(K.equal(y_true, 1), alpha, 1 - alpha)
focal_loss = - alpha_t * K.pow(1 - p_t, gamma) * K.log(p_t)
return K.mean(focal_loss, axis=-1)
return focal_loss_fixed
# 计算Focal Loss
model_focal_loss = focal_loss(gamma=2., alpha=0.4)
focal_loss_val = model_focal_loss(y_true, y_pred).numpy()
print("Focal Loss为:", focal_loss_val)
```
以上代码中,我们根据题目给出的期望输出矩阵(y_true)和实际输出矩阵(y_pred),定义了Focal Loss函数,并使用该函数计算了Focal Loss。其中,r=2代表调整焦点损失的难易度,a=0.4代表平衡正负样本的权重。最后输出了Focal Loss的值。注意,在计算Focal Loss时,我们使用了TensorFlow中的一些函数,如clip、where、pow和log,并使用K.mean函数计算平均值。
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