1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh…

关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较,差异一般体现在不同的分类(二分类.多分类等)任务目标,可以参考文章keras中两种交叉熵损失函数的探讨,其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理. 本文主要是介绍TF中的接口调用方式. 一.二分类交叉熵 对应的是网络输出单个节点,这个节点将被sigmoid处理,使用阈值分类为0或者1的问题.此类问题logits和labels必须具有相同的type和shape. 原理介绍 设x…

经典的损失函数----交叉熵 1 交叉熵: 分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 给定两个概率分布p和q, 交叉熵为: H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 当事件总数是一定的时候, 概率函数满足:   任意x  p(X = x) ∈[0, 1] 且 Σ p(X=x) = 1 也就是说 所有时间发生的概率都是0到1 之间 , 且总有一个时间会发生,概率的和就为1. 2 tensorflow中softmax: softmax回归可以作为学习算法来优化…

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数…

# coding: utf-8import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #print("hello") #载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小,训练时一次100张放入神经网络中训练batch…

第一处: 书中62页定义的交叉熵函数定义有误,虽然这个所谓交叉熵的数值能够减少,但是是不能提升预测性能的,因为定义就错了. 我已经将预测过程可视化,直接将交叉熵改为我的,或者用原书的,就可以看到预测结果的变化. 第二处: 150页,lenet第三层卷积层的连接数目是(10*10*16*(5*5*6+1))=241600.因为本层输入矩阵的深度是6,输出矩阵的每个节点要与6个滤波器尺寸大小的矩阵产生联系. 程序下载: https://pan.baidu.com/s/1E8UIyd75gg6Z4Hp…

对多分类问题(multi-class),通常使用 cross-entropy 作为 loss function.cross entropy 最早是信息论(information theory)中的概念,由信息熵(information entropy,与压缩比率有关)变化而来,然后被用到很多地方,包括通信,纠错码,博弈论和机器学习等.交叉熵与信息熵的关系请见:机器学习基础(六)-- 交叉熵代价函数(cross-entropy error). 在运作对 loss function 的定义时,y 是…

每次都是看了就忘,看了就忘,从今天开始,细节开始,推一遍交叉熵. 我的第一篇CSDN,献给你们(有错欢迎指出啊). 一.什么是交叉熵 交叉熵是一个信息论中的概念,它原来是用来估算平均编码长度的.给定两个概率分布p和q,通过q来表示p的交叉熵为: 注意,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离,或可以说它刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度,p代表正确答案,q代表的是预测值,交叉熵越小,两个概率的分布约接近. 那么,在神经网络中怎样把前向传播得到的结果也变成概率分布呢?Softmax回归就…

import tensorflow as tf # 1. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits样例. # 假设词汇表的大小为3, 语料包含两个单词"2 0" word_labels = tf.constant([2, 0]) # 假设模型对两个单词预测时,产生的logit分别是[2.0, -1.0, 3.0]和[1.0, 0.0, -0.5] predict_logits = tf.constant([[2.0, -1.0, 3.0], [1…