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详解TensorFlow的 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数：sigmoid 交叉熵损失函数

  • Post category:Python

TensorFlow的 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数是一个用于计算逻辑回归模型的二元交叉熵的函数。该函数的作用是求出给定标签的交叉熵，即度量模型的预测和实际标签的不相似程度。如果要训练一个二分类的逻辑回归模型，就需要用到这个函数。下面给出该函数的详细介绍和两个实例。

函数介绍

该函数的输入参数包括 logits 和 labels，输出则为交叉熵的值。其中 logits 是神经网络的输出层的结果，表示每个类别的得分。labels 则是实际的分类结果，用 0 或 1 表示。sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数内部会将 logits 通过 sigmoid 函数进行转换，然后计算出交叉熵损失。

该函数的使用方法如下：

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)
  • logits: shape 为 [batch_size, num_classes] 的张量，表示网络输出层的结果。
  • labels: shape 为 [batch_size, num_classes] 的张量，表示实际的分类结果。
  • name: 可选参数，表示操作的名称。

实例一：使用sigmoid_cross_entropy_with_logits计算二元交叉熵

下面是一个使用 sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数计算二元交叉熵的例子：

import tensorflow as tf

# 创建 logits 和 labels 张量
logits = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [2.0, 3.0, 4.0]])
labels = tf.constant([[0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 1.0, 0.0]])

# 计算交叉熵损失
loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)

# 输出损失值
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(loss))

解释：在该例子中，我们创建了一个 shape 为 (2, 3) 的 logits 张量和一个 shape 为 (2, 3) 的 labels 张量，计算出它们的交叉熵。

实例二：使用sigmoid_cross_entropy_with_logits和Sigmoid计算二元分类损失

下面是一个使用 sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数和 Sigmoid 函数计算二元分类损失的例子：

import tensorflow as tf

# 创建两个占位符 x 和 y，用于训练样本和标签
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

# 创建一个全连接层，使用 sigmoid 激活函数
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
logits = tf.matmul(x, W) + b
y_pred = tf.sigmoid(logits)

# 计算交叉熵损失
loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y)

# 创建一个梯度下降优化器，并最小化交叉熵损失
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_op, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys.reshape(-1, 1)})
    # 训练完成后，计算模型在测试集上的准确率
    correct_prediction = tf.equal(tf.round(y_pred), y)
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels.reshape(-1, 1)}))

解释：在该例子中，我们使用 sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数和 Sigmoid 函数实现了一个简单的二元分类器。该分类器利用交叉熵损失来训练模型，并使用梯度下降进行优化。在训练完 1000 步之后，我们计算了模型在测试集上的准确率。

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