『TensorFlow』网络操作API_中_损失函数及分类器
一、误差值
度量两个张量或者一个张量和零之间的损失误差,这个可用于在一个回归任务或者用于正则的目的(权重衰减)。
l2_loss
tf.nn.l2_loss(t, name=None)
解释:这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值,但是没有开方并且只取 L2 范数的值的一半,具体如下:
output = sum(t ** 2) / 2
输入参数:
t
: 一个Tensor
。数据类型必须是一下之一:float32
,float64
,int64
,int32
,uint8
,int16
,int8
,complex64
,qint8
,quint8
,qint32
。虽然一般情况下,数据维度是二维的。但是,数据维度可以取任意维度。name
: 为这个操作取个名字。输出参数:
一个
Tensor
,数据类型和t
相同,是一个标量。
使用例子
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np
import tensorflow as tf input_data = tf.Variable( np.random.rand(2, 3), dtype = tf.float32 )
output = tf.nn.l2_loss(input_data)
with tf.Session() as sess:
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
print sess.run(input_data)
print sess.run(output)
print sess.run(tf.shape(output))
二、分类器
sigmoid_cross_entropy_with_logits
sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=None)
解释:这个函数的作用是计算
logits
经 sigmoid 函数激活之后的交叉熵。对于一个不相互独立的离散分类任务,这个函数作用是去度量概率误差。比如,比如,在一张图片中,同时包含多个分类目标(大象和狗),那么就可以使用这个函数。
为了描述简洁,我们规定
x = logits
,z = targets
,那么 Logistic 损失值为:x - x * z + log( 1 + exp(-x) )
为了确保计算稳定,避免溢出,真实的计算实现如下:
max(x, 0) - x * z + log(1 + exp(-abs(x)) )
输入参数:
logits
: 一个Tensor
。数据类型是以下之一:float32
或者float64
。targets
: 一个Tensor
。数据类型和数据维度都和logits
相同。name
: 为这个操作取个名字。输出参数:
一个
Tensor
,数据维度和logits
相同。
使用例子:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np
import tensorflow as tf input_data = tf.Variable( np.random.rand(1,3), dtype = tf.float32 )
output = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(input_data, [[1.0,0.0,0.0]])
with tf.Session() as sess:
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
print sess.run(input_data)
print sess.run(output)
print sess.run(tf.shape(output))
早期使用,后来多使用softmax。
softmax
tf.nn.softmax(logits, name=None)
解释:这个函数的作用是计算 softmax 激活函数。
对于每个批
i
和 分类j
,我们可以得到:softmax[i, j] = exp(logits[i, j]) / sum(exp(logits[i]))
输入参数:
logits
: 一个Tensor
。数据类型是以下之一:float32
或者float64
。数据维度是二维[batch_size, num_classes]
。name
: 为这个操作取个名字。输出参数:
一个
Tensor
,数据维度和数据类型都和logits
相同。
使用例子:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np
import tensorflow as tf input_data = tf.Variable( [[0.2, 0.1, 0.9]] , dtype = tf.float32 )
output = tf.nn.softmax(input_data)
with tf.Session() as sess:
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
print sess.run(input_data)
print sess.run(output)
print sess.run(tf.shape(output))
log_softmax
tf.nn.log_softmax(logits, name=None)
解释:这个函数的作用是计算 softmax 激活函数。
对于每个批
i
和 分类j
,我们可以得到:softmax[i, j] = log(exp(logits[i, j]) / sum(exp(logits[i])))
输入参数:
logits
: 一个Tensor
。数据类型是以下之一:float32
或者float64
。数据维度是二维[batch_size, num_classes]
。name
: 为这个操作取个名字。输出参数:
一个
Tensor
,数据维度和数据类型都和logits
相同。
softmax_cross_entropy_with_logits
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)
解释:这个函数的作用是计算
logits
经 softmax 函数激活之后的交叉熵。对于每个独立的分类任务,这个函数是去度量概率误差。比如,在 CIFAR-10 数据集上面,每张图片只有唯一一个分类标签:一张图可能是一只狗或者一辆卡车,但绝对不可能两者都在一张图中。(这也是和
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=None)
这个API的区别)警告:输入API的数据
logits
不能进行缩放,因为在这个API的执行中会进行 softmax 计算,如果logits
进行了缩放,那么会影响计算正确率。不要调用这个API区计算 softmax 的值,因为这个API最终输出的结果并不是经过 softmax 函数的值。
logits
和labels
必须有相同的数据维度[batch_size, num_classes]
,和相同的数据类型float32
或者float64
。
使用例子:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np
import tensorflow as tf input_data = tf.Variable( [[0.2, 0.1, 0.9]] , dtype = tf.float32 )
output = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(input_data, [[1,0,0]])
with tf.Session() as sess:
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
print sess.run(input_data)
print sess.run(output)
print sess.run(tf.shape(output))
sparse_s
oftmax_cross_entropy_with_logits
tf.nn.sparse_
softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)
解释:这个函数的作用是计算
logits
经 softmax 函数激活之后的交叉熵,同softmax_cross_entropy_with_logits,只是logits的shape是[batch, class], label的shape是[batch],不用人为one_hot
编码。
weighted_cross_entropy_with_logits
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