tensorflow損失函式
正如前面所討論的，在回歸中定義了損失函式或目標函式，其目的是找到使損失最小化的係數。本文將介紹如何在 tensorflow 中定義損失函式，並根據問題選擇合適的損失函式。
宣告乙個損失函式需要將係數定義為變數，將資料集定義為佔位符。可以有乙個常學習率或變化的學習率和正則化常數。
在下面的**中，設 m 是樣本數量，n 是特徵數量，p 是類別數量。這裡應該在**之前定義這些全域性引數：
在標準線性回歸的情況下，只有乙個輸入變數和乙個輸出變數：
在多元線性回歸的情況下，輸入變數不止乙個，而輸出變數仍為乙個。現在可以定義佔位符x的大小為 [m，n]，其中 m 是樣本數量，n 是特徵數量，**如下：
在邏輯回歸的情況下，損失函式定義為交叉熵。輸出 y 的維數等於訓練資料集中類別的數量，其中 p 為類別數量：
如果想把 l1 正則化加到損失上，那麼**如下：
對於 l2 正則化，**如下：
由此，你應該學會了如何實現不同型別的損失函式。那麼根據手頭的回歸任務，可以選擇相應的損失函式或設計自己的損失函式。在損失項中也可以結合 l1 和 l2 正則化。
拓展閱讀
為確保收斂，損失函式應為凸的。乙個光滑的、可微分的凸損失函式可以提供更好的收斂性。隨著學習的進行，損失函式的值應該下降，並最終變得穩定。
TensorFlow 損失函式
import numpy as np import tensorflow as tf sess tf.interactivesession 1.多分類中的softmax函式在多分類的神經網路中，通常在最後一層接乙個softmax層。對於n分類問題，softmax層就有n個結點，每個結點輸出的就是該類...
tf 損失函式 TensorFlow裡面損失函式
2 交叉熵 交叉熵 crossentropy 也是loss演算法的一種，一般用在分類問題上，表達的意識為 輸入樣本屬於某一類的概率 其表示式如下，其中y代表真實值分類 0或1 a代表 值。在tensorflow中常見的交叉熵函式有 sigmoid交叉熵 softmax交叉熵 sparse交叉熵 加權...
TensorFlow裡面損失函式
損失函式的選取取決於輸入標籤資料的型別 在tensorflow沒有單獨的mse函式，不過由於公式比較簡單，往往開發者都會自己組合，而且也可以寫出n種寫法，例如 mse tf.reduce mean tf.pow tf.sub logits,outputs 2.0 mse tf.reduce mean...