tf.compat.v1.losses.softmax_cross_entropy
Создаёт потерю кросс-энтропии с использованием tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
tf.compat.v1.losses.softmax_cross_entropy(
onehot_labels, logits, weights=1.0, label_smoothing=0, scope=None,
loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES, reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS
)
weights выступает в роли коэффициента для потери. Если предоставлен скаляр, то потеря просто масштабируется заданным значением. Если weights представляет собой тензор формы [batch_size], то весовые коэффициенты потерь применяются к каждому соответствующему образцу.
Если label_smoothing не равно нулю, метки сглаживаются в направлении 1/num_classes: new_onehot_labels = onehot_labels * (1 - label_smoothing)
+ label_smoothing / num_classes
Обратите внимание, что onehot_labels и logits должны иметь одинаковую форму, например, [batch_size, num_classes]. Форма weights должна быть совместима с формой потерь, чья форма определяется формой logits. В случае, если форма logits равна [batch_size, num_classes], потеря представляет собой Tensor формы [batch_size].
| Аргументы | |
|---|---|
onehot_labels | Метки, закодированные в формате one-hot. |
logits | Логиты выходов сети. |
weights | Необязательные весовые коэффициенты, которые совместимы с формой потерь. |
label_smoothing | Если больше 0, то метки сглаживаются. |
scope | область для операций, выполняемых при вычислении потери. |
loss_collection | коллекция, в которую будет добавлена потеря. |
reduction | Тип редукции, применяемой к потерям. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Весовая потеря Tensor того же типа, что и logits. Если reduction является NONE, она имеет форму [batch_size]; в противном случае она является скалярной. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если форма logits не соответствует форме onehot_labels, или форма weights некорректна, или weights равно None. Также, если onehot_labels или logits равны None. |
Совместимость с Eager
Аргумент loss_collection игнорируется при выполнении в режиме Eager. Подумайте о сохранении возвращаемого значения или сборе потерь через tf.keras.Model.
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/losses/softmax_cross_entropy
