tf.contrib.losses.sigmoid_cross_entropy

Создаёт функцию потерь кросс-энтропии, используя tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits. (устарело)

tf.contrib.losses.sigmoid_cross_entropy(
    logits, multi_class_labels, weights=1.0, label_smoothing=0, scope=None
)

weights служит коэффициентом для функции потерь. Если указан скаляр, то функция потерь просто масштабируется на заданное значение. Если weights является тензором размера [batch_size], то веса потерь применяются к каждому соответствующему образцу.

Если label_smoothing не равно нулю, метки сглаживаются к 1/2:

new_multiclass_labels = multiclass_labels * (1 - label_smoothing)

                        + 0.5 * label_smoothing

Аргументы
`logits`	[batch_size, num_classes] значения logits, вычисленные сетью.
`multi_class_labels`	[batch_size, num_classes] метки в интервале (0, 1).
`weights`	Коэффициенты для функции потерь. Тензор должен быть скаляром, тензором формы [batch_size] или формы [batch_size, num_classes].
`label_smoothing`	Если больше 0, то метки сглаживаются.
`scope`	Область для операций, выполняемых при вычислении функции потерь.

Возвращаемое значение
Скаляр `Tensor`, представляющий значение функции потерь.

Исключения
`ValueError`	Если форма `logits` не соответствует форме `multi_class_labels`, или форма `weights` неверна, или если `weights` равно None.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/losses/sigmoid_cross_entropy