tf.nn.sigmoid_cross_entropy_wi

th_logits和tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的区别是什么？

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits和tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits都是用于计算交叉熵损失函数的方法，但是它们的计算方式略有不同。

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits是用于二分类问题的损失函数，它的计算方式是将logits（即模型输出的未经过激活函数处理的结果）通过sigmoid函数转换为概率值，然后计算交叉熵损失。这个函数的输出值是一个标量。

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits是用于多分类问题的损失函数，它的计算方式是将logits通过softmax函数转换为概率分布，然后计算交叉熵损失。这个函数的输出值是一个向量，其中每个元素对应一个类别的损失值。

因此，如果你的问题是二分类问题，就应该使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits；如果是多分类问题，就应该使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits。

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tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 是 TensorFlow 中用于计算二元分类问题的损失函数。该函数可以在不需要显式计算sigmoid的情况下计算交叉熵损失。

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits解释

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits是一个TensorFlow中的函数，主要用于计算二元分类问题中的损失函数。它的输入参数包括 logits，也就是模型最后一层输出的结果，以及对应的标签 labels。sigmoid_cross_entropy_with_logits通过使用sigmoid函数将logits值映射到0~1之间的概率值，并计算交叉熵损失，最终返回一个张量表示损失值。