TensorFlow 實現分類操作的函式學習

函式：tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=none)

說明：此函式是計算logits經過sigmod函式後的交叉熵值（即互熵損失），能幫助你更好的進行分類操作。對於乙個不相互獨立的離散分類任務，這個函式作用是去度量概率誤差。

簡單點就是去度量化。

例項：

1

#output 的計算方法：max(x, 0) - x * z + log(1 + exp(-abs(x)) )2#
logits 和 targets 必須有相同的資料型別和資料維度
3 inputdata = tf.variable(np.random.rand(1,3), dtype=np.float32)
4 output = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits = inputdata, labels = [[1.0, 0.0, 0.0]]) 
5with tf.session() as sess:
6sess.run(tf.global_variables_initializer())
7print
(sess.run(inputdata))
8print (sess.run(output))

輸出：[[ 0.0086241 0.42953941 0.91944432]]

[[ 0.68884444 0.93080473 1.25501657]]

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