tensorflow 交叉熵损失函数

tensorflow 交叉熵损失函数

TensorFlow中的交叉熵损失函数是一种常用的在分类问题中使用的损失函数。它基于信息论中的交叉熵概念，用于衡量模型预测结果和真实标签之间的差异。

具体而言，对于一个二分类问题，交叉熵损失函数的公式如下： $$L = -ylog(p) - (1-y)log(1-p)$$

其中，$y$表示真实标签（$y=1$表示正例，$y=0$表示负例），$p$表示模型预测为正例的概率。对于一个多分类问题，交叉熵损失函数的公式如下：

$$L = -sum_{i=1}^{C}y_ilog(p_i)$$

其中，$C$表示类别数量，$y_i$表示真实标签（$y_i=1$表示属于第$i$类，$y_i=0$表示不属于第$i$类），$p_i$表示模型预测为属于第$i$类的概率。

在TensorFlow中，可以使用

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()函数来计算交叉熵损失函数。通过该函数可以将模型的预测结果和真实标签作为输入，计算出对应的损失值。

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