1.利用softmax
fluid.layers.softmax_with_cross_entropy(logits, label)
logits的维度为[N, K], label的维度可以为[N, 1]。
2.利用sigmoid
fluid.layers.sigmoid_cross_entropy_with_logits
logits的维度为[N, K], label的维度必须为[N, K],与logits一致。
PS:个人认为在图像分类任务中,softmax方法更为实用。
1.利用softmax
fluid.layers.softmax_with_cross_entropy(logits, label)
logits的维度为[N, K], label的维度可以为[N, 1]。
2.利用sigmoid
fluid.layers.sigmoid_cross_entropy_with_logits
logits的维度为[N, K], label的维度必须为[N, K],与logits一致。
PS:个人认为在图像分类任务中,softmax方法更为实用。
本文标题:Paddlepaddle: 求loss的两种方式
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