tensorflow 几种softmax损失函数

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tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

函数

sigmoid_cross_entropy_with_logits(
    _sentinel=None,
    labels=None,
    logits=None,
    name=None
)

说明

labels和logits的形状都是[batch_size, num_classes]

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

函数

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
    _sentinel=None,
    labels=None,
    logits=None,
    name=None
)

说明

这个版本是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的易用版本，这个版本的logits的形状依然是[batch_size, num_classes]，但是labels的形状是[batch_size, 1]，每个label的取值是从[0, num_classes)的离散值，这也更加符合我们的使用习惯，是哪一类就标哪个类对应的label。

如果已经对label进行了one hot编码，则可以直接使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits。

tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits

参考

• https://zhuanlan.zhihu.com/p/33560183
• https://blog.csdn.net/jian15093532273/article/details/80846734