网络中的各种损失函数介绍

网络时，如果标签是下雨，则输入网络的目标值应为1，否则为0。

重要的一点是，如果你使用BCE损失函数，则节点的输出应介于(0-1)之间。这意味着你必须在最终输出中使用sigmoid激活函数。因为sigmoid函数可以把任何实数值转换(0–1)的范围。(也就是输出概率值)

如果你不想在最后一层上显示使用sigmoid激活函数，你可以在损失函数的参数上设置from logits为true，它会在内部调用Sigmoid函数应用到输出值。

多分类交叉熵

当你执行多类分类任务时，可以选择该损失函数。如果使用CCE(多分类交叉熵)损失函数，则输出节点的数量必须与这些类相同。最后一层的输出应该通过softmax激活函数，以便每个节点输出介于(0-1)之间的概率值。

例如，你有一个神经网络，它读取图像并将其分类为猫或狗。如果猫节点具有高概率得分，则将图像分类为猫，否则分类为狗。基本上，如果某个类别节点具有很高的概率得分，图像都将被分类为该类别。


 

了在训练时提供目标值，你必须对它们进行一次one-hot编码。如果图像是猫，则目标向量将为(1，0)，如果图像是狗，则目标向量将为(0，1)。基本上，目标向量的大小将与类的数目相同，并且对应于实际类的索引位置将为1，所有其他的位置都为零。

如果你不想在最后一层上显示使用softmax激活函数，你可以在损失函数的参数上设置from logits为true，它会在内部调用softmax函数应用到输出值。与上述情况相同。

稀疏多分类交叉熵

该损失函数几乎与多分类交叉熵相同，只是有一点小更改。

使用SCCE(稀疏多分类交叉熵)损失函数时，不需要one-hot形式的目标向量。例如如果目标图像是猫，则只需传递0，否则传递1。基本上，无论哪个类，你都只需传递该类的索引。

（编辑：怀化站长网）

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