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tensorflow 分类损失函数使用小记
脚本专栏 2025/5/22 佚名
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多分类损失函数

label.shape:[batch_size]; pred.shape: [batch_size, num_classes]

使用 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1)

- y_true 真实值， y_pred 预测值
- from_logits,我的理解是，如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就使用设为`False`,  
如果预测结果未经过softmax就设为`True`.

pred = tf.convert_to_tensor([[0.9, 0.05, 0.05], [0.5, 0.89, 0.6], [2.05, 0.01, 0.94]])
label = tf.convert_to_tensor([0, 1, 2])
loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(label, pred)
print(loss.numpy())
# 包含 reduction 参数, 用于对一个批次的损失函数求平均值,求和等
# loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()(label, pred)
label.shape:[batch_size, num_classes](one_hot);pred.shape:[batch_size, num_classes]

使用 tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1)

- y_true 真实值， y_pred 预测值
- from_logits 同上

pred = tf.convert_to_tensor([[0.9, 0.05, 0.05], [0.5, 0.89, 0.6], [0.05, 0.01, 0.94]])
label = tf.convert_to_tensor([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])
loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(label, pred)
print(loss.numpy())

二分类损失损失函数

label = tf.convert_to_tensor([0, 0, 1, 1], dtype=tf.float32)
pred = tf.convert_to_tensor([1, 1, 1, 0], dtype=tf.float32)
loss = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()(label, pred)
print(loss.numpy())

多分类与二分类

通常 categorical_crossentropy与 softmax激活函数搭配使用; binary_crossentropy 与 sigmoid搭配使用;

参考

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
tensorflow,分类损失函数,tensorflow,分类损失
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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