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详解TensorFlow的 tf.losses.hinge_loss 函数：合页损失函数

  • Post category:Python

TensorFlow是一个非常流行的深度学习框架，提供了众多的函数和工具方便使用者进行深度学习模型的搭建和训练。其中，tf.losses.hinge_loss函数是一个用于计算hinge loss的函数。下面将对该函数进行详细介绍。

hinge loss函数的定义

Hinge loss是一种二分类器所使用的损失函数，隐藏层的结果被映射到[-1,1]区间，如果分类正确则损失为0，分类错误则损失等于离正确分类的距离。该函数的公式表示如下：

hinge loss(y, pred) = max(0, 1 – y*pred)

其中，y是正确label的值（1或-1），pred是预测值，max(0, x)函数表示取0和x之间的最大值。如果预测值和正确label相同，则损失为0；否则，损失等于距离正确值的距离。

tf.losses.hinge_loss函数的使用方法

tf.losses.hinge_loss函数是一个计算hinge loss的函数，它的输入和输出如下：

tf.losses.hinge_loss(labels, logits, weights=1.0, scope=None, loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES, reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS)

其中，输入参数的含义如下：

  • labels：正确的label值，取值为1或-1；
  • logits：模型的预测值，实数向量；
  • weights：每个样本的损失权值，默认为1.0；
  • scope：可选的变量作用域；
  • loss_collection：可选的损失集合；
  • reduction：可选的损失函数规约方式，默认为 SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS。

该函数的输出是一个标量，表示batch中所有样本的hinge loss总和。

下面提供两个使用示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 示例1
tf.enable_eager_execution()

logits = tf.Variable([[1.0, 2.0, -4.0], [-4.0, 2.0, 1.0]])
labels = tf.Variable([[-1.0, 1.0, -1.0], [1.0, -1.0, -1.0]])

hl = tf.losses.hinge_loss(labels, logits)
print('hinge loss:', hl.numpy())

# 示例2
batch_size = 10
input_size = 784
hidden_size = 50
output_size = 10

# 创建模型
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, input_size])
labels = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, output_size])
hidden_layer = tf.layers.dense(inputs, hidden_size, activation=tf.nn.relu)
logits = tf.layers.dense(hidden_layer, output_size)

# 创建损失函数
hl = tf.losses.hinge_loss(labels, logits)

# 进行前向传播和损失函数计算
inputs_val = np.random.randn(batch_size, input_size)
labels_val = np.random.randn(batch_size, output_size)
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    outputs, loss = sess.run([logits, hl], feed_dict={inputs: inputs_val, labels: labels_val})
    print('hinge loss:', loss)

以上两个示例演示了使用tf.losses.hinge_loss计算hinge loss的方法。实际使用中，读者还可以根据自己的实际情况进行调参和改进。

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