TensorFlow 实战(一)—— 交叉熵(cross entropy)的定义
来源:互联网 发布:怎么样才能做好淘宝店 编辑:程序博客网 时间:2024/04/27 19:51
对多分类问题(multi-class),通常使用 cross-entropy 作为 loss function。cross entropy 最早是信息论(information theory)中的概念,由信息熵(information entropy,与压缩比率有关)变化而来,然后被用到很多地方,包括通信,纠错码,博弈论和机器学习等。交叉熵与信息熵的关系请见:机器学习基础(六)—— 交叉熵代价函数(cross-entropy error)。
在运作对 loss function 的定义时,
# y_ 真实输出值,y 预测值y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])cross_ent = -tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(y_*tf.log(y), reduce_indices=[1]))
预测值y
是经过一系列的机器学习(深度学习)的算法得到(y_
以预先 placeholder,占位),此时便可定义优化算法:
lr = 1e-4train_step = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(cross_ent)
0 1
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