self.loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=self.q_target, logits=self.q_eval)解释

时间: 2023-06-07 07:09:41 浏览: 140
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nn.CrossEntropyLoss()

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这是一段 TensorFlow 代码，用于计算 Sigmoid 交叉熵损失函数。它把预测值与真实标签值之间的误差转化为一个损失值，用来评价模型的性能。具体地，self.q_eval 是模型对输入数据的预测值，self.q_target 是数据的真实标签值。sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数在计算交叉熵损失时先对预测值应用 sigmoid 函数，然后计算二元交叉熵。reduce_mean 函数则用来计算所有样本上损失值的平均值。
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def binary_crossentropy_with_label_smoothing(y_true, y_pred, label_smoothing=0.1): # 计算平滑标签 num_classes = tf.shape(y_true)[-1] smooth_positives = 1.0 - label_smoothing smooth_negatives = label_smoothing / num_classes y_true = y_true * smooth_positives + smooth_negatives # 计算二分类交叉熵损失函数 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=y_pred, labels=y_true)) return loss

这是一个函数的定义，函数名为binary_crossentropy_with_label_smoothing，函数有三个参数：y_true、y_pred和label_smoothing。其中，y_true代表真实标签，y_pred代表预测标签，label_smoothing代表标签平滑程度的...

# 训练 def train_crack_captcha_cnn(): output = crack_captcha_cnn() # loss #loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid有什么不同？ # optimizer 为了加快训练 learning_rate应该开始大，然后慢慢衰 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.002).minimize(loss) predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]) max_idx_p = tf.argmax(predict, 2) max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0 while True: batch_x, batch_y = get_next_batch(64) _, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75, train_phase:True}) print(step, loss_) # 每100 step计算一次准确率 if step % 100 == 0 and step != 0: batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100) acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步，训练准确率为：{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1 怎么没有输出结果

其中，loss 函数使用的是 sigmoid_cross_entropy_with_logits，这是因为验证码每个字符只有一个正确的标签，而不是像分类问题那样多个标签，所以使用 sigmoid 函数更为合适。softmax 函数主要应用在多分类问题中。在...

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h1 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(input_x, weights['h1']), biases['b1'])) h1 = tf.nn.dropout(h1, keep_prob) h2 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(h1, weights['h2']), biases['b2'])) h2 = tf.nn.dropout(h2, keep_prob) pred = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(h2, weights['out']), biases['out']))；这里采用了什么优化器

这段代码没有显示使用任何优化器，...cost = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)

%----输出loss损失 c_loss(i,:) = sigmoid_cross_entropy(logits(1:batch_size), ones(batch_size,1));%这是生成器的损失 d_loss (i,:)= sigmoid_cross_entropy(logits, labels);%判别器的损失 % fprintf('c_loss:"%f", d_loss:"%f\n"', c_loss, d_loss); % if corr2(images_fake,images_real)>0.6 % break; % end

这段代码中，用到了 sigmoid_cross_entropy 函数计算生成器和判别器的损失，并将结果分别存储在 c_loss 和 d_loss 中。最后使用 fprintf 函数输出损失值。如果你希望在代码中输出更详细的信息，可以使用 disp 函数...

python写一个语音识别的神经网络，识别用户录制的 0123456789 十个数字， 网络结构自己定义，用上 Spetrogram Resize Linear Sigmoid Softmax CrossEntropyLoss Adam等函数

model.compile(loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, ...

对于分类问题，我们可以采用哪些损失函数？ A.均方误差损失函数 B.交叉熵损失函数 C.平均绝对误差损失函数。 D.二元交叉熵损失函数。 E.Huber Loss。

binary_cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y)) 其中，y_ 是真实标签，y 是模型的预测输出。二元交叉熵损失函数的目标也是最小化预测值与真实标签之间...

使用两种损失函数sigmoid, softmax定义输出随机给定手写数据样本minist （测试集上）的误差损失对比情况PYTHON代码

loss_sigmoid = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y)) loss_softmax = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y)) # 定义优化...

yolov7如何使用focal loss损失函数

cls_loss = focal_weight * tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_pred) return tf.reduce_sum(cls_loss) 其中，y_true 是一个形状为 (batch_size, num_anchors, num_classes...

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compute_gradients() missing 1 required positional argument: 'var_list'

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使用Tensorflow线性拟合二维空间的一条曲线，在曲线上方的点标蓝，下方的点标红。 曲线方程:1)y=2x+1; 2) y=x12+1 (二选一) 测试集:[-2,-4],[-1,0],[O,0],[0,2].[1,2.5],[2,6]原理

cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=y_)) # 选择优化算法 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) # 创建会话并...

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