from_logits=True

from_logits=True通常是指在使用交叉熵损失函数时，将模型输出的原始值（logits）作为输入，而不是经过softmax转换后的概率值。在深度学习中，交叉熵损失函数通常用于多分类任务中，其计算公式如下：

$$
loss = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{K} y_{i,j} \log(p_{i,j})
$$

其中，$N$为样本数，$K$为类别数，$y_{i,j}$表示第$i$个样本的第$j$个类别是否为正确标签（0或1），$p_{i,j}$表示第$i$个样本的第$j$个类别的预测概率。在实际实现中，我们可以将模型的输出先经过softmax函数将其转换为概率值，然后再将概率值作为损失函数的输入进行计算。也可以将模型输出的原始值作为输入，将from_logits参数设置为True，让交叉熵函数内部进行softmax转换。这种方法可以提高数值稳定性，避免softmax函数输出值过小或者过大，从而导致计算精度下降。因此，当模型输出的是原始值而不是概率值时，通常将from_logits参数设置为True。

相关问题

按照以下要求补充代码：The final Dense layer should use a 'linear' activation. This is effectively no activation. The model.compile statement will indicate this by including from_logits=True. loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) This does not impact the form of the target. In the case of SparseCategorialCrossentropy, the target is the expected digit, 0-9.

要按照要求修改代码，可以将第三个Dense的激活函数改为线性激活函数（'linear' activation）。同时，在model.compile语句中from_logits=True参数，以指示使用性激活函数。的代码如下所：

tf.random.set_seed1234) # 为了结果的一致性
model = Sequential(
    [               
        tf.keras.layers.Dense(units=25, activation="relu"),
        tf.keras.layers.Dense(units=15, activation="relu"),
        tf.keras.layers.Dense(units=10, activation="linear") # 修改激活函数为线性激活函数
        
    ], name="my_model" 
)

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), # 添加from_logits=True参数
              metrics=['accuracy'])

这样修改后的模型使用线性激活函数作为最后一个Dense层的激活函数，并且通过设置from_logits=True来指示SparseCategoricalCrossentropy损失函数。这种设置不会影响目标的形式，目标仍然是期望的数字0-9。

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据集路径 data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD' # 定义图像大小和批处理大小 image_size = (224, 224) batch_size = 32 # 从目录中加载训练数据集 train_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 从目录中加载验证数据集 val_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 构建卷积神经网络模型 model = models.Sequential() model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))) model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 添加全连接层 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(128, activation='selu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(64, activation='selu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型，使用 SGD 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数 model.compile(optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型，共训练 20 轮 history = model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=val_ds) # 绘制训练过程中的准确率和损失曲线 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() # 在测试集上评估模型准确率 test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds) print(f'测试准确率: {test_acc}')上述代码得出的准确率仅为0.5，请你通过修改学习率等方式修改代码，假设数据集路径为F:\Pycham\project\data\FMD

如果准确率较低，可以通过以下方式尝试提高准确率：

1. 调整学习率：学习率是一个重要的超参数，可以尝试减小或增大学习率，以找到一个更好的值。例如，尝试将学习率从0.01调整为0.005或0.02。

2. 增加训练轮数：训练模型的轮数越多，模型就有越多的机会学习数据集中的模式。尝试增加训练轮数，以提高模型准确率。

3. 调整网络结构：可以尝试增加或减少卷积层、全连接层或dropout层等，以找到更好的网络结构。例如，增加卷积层或全连接层的数量，或者尝试使用其他激活函数。

4. 数据增强：数据增强是一种有效的方式，可以增加数据集的多样性，并提高模型的泛化能力。可以尝试使用不同的数据增强技术，例如旋转、平移、缩放、翻转等。

以下是修改后的代码，调整了学习率和训练轮数，并增加了数据增强：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据集路径和图像大小
data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD'
image_size = (224, 224)
batch_size = 32

# 使用数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=10,
                                   width_shift_range=0.1,
                                   height_shift_range=0.1,
                                   zoom_range=0.1,
                                   horizontal_flip=True,
                                   rescale=1./255)

# 从目录中加载训练数据集
train_ds = train_datagen.flow_from_directory(data_dir,
                                             target_size=image_size,
                                             batch_size=batch_size,
                                             class_mode='categorical')

# 从目录中加载验证数据集
val_ds = image_dataset_from_directory(data_dir,
                                       validation_split=0.2,
                                       subset="validation",
                                       seed=123,
                                       image_size=image_size,
                                       batch_size=batch_size)

# 构建卷积神经网络模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3)))
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加全连接层
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(128, activation='selu'))
model.add(layers.Dropout(0.5))
model.add(layers.Dense(64, activation='selu'))
model.add(layers.Dense(train_ds.num_classes))

# 编译模型，使用 Adam 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数
model.compile(optimizer=optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型，共训练 20 轮
history = model.fit(train_ds, epochs=20, validation_data=val_ds)

# 绘制训练过程中的准确率和损失曲线
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

# 在测试集上评估模型准确率
test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds)
print(f'测试准确率: {test_acc}')

在代码中，使用了ImageDataGenerator进行数据增强，并将Adam优化器用于模型的编译。另外，将训练轮数增加到了20轮。