tf.losses.log_loss

tf.losses.log_loss 是 TensorFlow 1.x 版本中的一个函数，用于计算对数损失（Log Loss），也称为逻辑回归损失或交叉熵损失。这个损失函数通常用于评估分类器的概率输出，特别是在二元分类问题中。

参数

• labels: 真实标签的张量，与预测值的尺寸相同。
• predictions: 预测的输出值，通常在 [0, 1] 范围内。
• weights: 可选的权重张量，用于调整每个样本的损失贡献。
• epsilon: 为了避免计算对数时出现数值问题，会添加一个小的正数（默认为1e-7）。
• scope: 可选的字符串，指定损失计算的作用域。
• loss_collection: 指定损失值将被添加到的集合。
• reduction: 指定如何减少损失值，可以是 SUM、SUM_OVER_NONZERO_WEIGHTS 或 NONE。

使用方法

在 TensorFlow 1.x 中，你可以这样使用 tf.losses.log_loss：

import tensorflow as tf

# 假设有一些真实标签和预测值
labels = tf.constant([[0, 1], [1, 0]])
predictions = tf.constant([[0.7, 0.3], [0.4, 0.6]])

# 计算对数损失
loss = tf.losses.log_loss(labels, predictions)

# 使用 Session 运行计算
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(loss))

在 TensorFlow 2.x 中，这个函数已经被移至 tf.keras.losses 模块中，并且推荐使用 tf.keras.losses.BinaryCrossentropy 或 tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy 来代替。

注意事项

• 确保预测值在 [0, 1] 范围内，因为对数函数在0或1处是未定义的。
• epsilon 参数用于数值稳定性，防止对数函数的输入为0。
• 如果你的模型输出未经 sigmoid 或 softmax 激活函数处理的 logits，你应该使用 BinaryCrossentropy(from_logits=True)。

在 TensorFlow 2.x 中，你可以这样使用对应的 Keras 损失函数：

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型，使用二元交叉熵损失函数
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

这样，模型在训练时会自动使用对数损失来计算预测值和真实标签之间的损失。