tensorflow loss

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我是靠谱客的博主无辜冬天，最近开发中收集的这篇文章主要介绍tensorflow loss，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

1.交叉熵（crossentropy）
   简介：交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离：
   公式：H(X=x) = - sum_x( p(x) log( q(x) ) )
   api:
       tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=label_y, logits=pred_y)

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, dim=-1, name=None)
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None)

           是TensorFlow提供的集成交叉熵函数。该操作应该施加在未经过Softmax处理的logits上，否则会产生错误结果；labels为期望输出，且必须采用labels=label_y, logits=pred_y的形式将参数传入。
           注意：如果labels的每一行是one-hot表示，也就是只有一个地方为1，其他地方为0，可以使用tf.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()
           注意！！！这个函数的返回值并不是一个数，而是一个向量，如果要求交叉熵，我们要再做一步tf.reduce_sum操作,就是对向量里面所有元素求和，最后才得到交叉熵，如果求loss，则要做一步tf.reduce_mean操作，对向量求均值！

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None)

sigmoid_cross_entropy_with_logits是TensorFlow最早实现的交叉熵算法。这个函数的输入是logits和labels，logits就是神经网络模型中的 W * X矩阵，注意不需要经过sigmoid，而labels的shape和logits相同，就是正确的标签值，例如这个模型一次要判断100张图是否包含10种动物，这两个输入的shape都是[100, 10]。注释中还提到这10个分类之间是独立的、不要求是互斥，这种问题我们称为多目标（多标签）分类，例如判断图片中是否包含10种动物中的一种或几种，标签值可以包含多个1或0个1。

tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(targets, logits, pos_weight, name=None)
weighted_sigmoid_cross_entropy_with_logits是sigmoid_cross_entropy_with_logits的拓展版，多支持一个pos_weight参数，在传统基于sigmoid的交叉熵算法上，正样本算出的值乘以某个系数。

2.均方误差（MSE，mean squared error）
公式: MSE(y,y') = sum_i( (y_i - y_i')^2 )/N