Tensorflow 神经网络 二分类 多分类 输出层网络结构 与loss计算的from_logits设置

最新推荐文章于 2024-08-20 19:07:47 发布
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分类专栏： Tensorflow 学习笔记 Python 卷积神经网络 文章标签： tensorflow 神经网络 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.csdn.net/Forrest97/article/details/106094177
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本文探讨了Tensorflow中处理二分类问题的两种网络结构方案，涉及最后一层是否使用sigmoid激活函数及from_logits参数的设置。通过实验比较，强调了正确设置from_logits对于网络训练稳定性及损失函数计算的重要性。此外，还讨论了one_hot编码目标输出的情况。

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针对二分类问题，最后一层的输出可以采用不同的设置方式，关键取决于目标值y_target的数据处理形式。

目录

目标输出 （0 or 1）

如果y_target处理成（N, 1）格式，即布尔型格式（但本质应该还是整型）
最后一层的网络结构，采用1个神经元的全连接网络：

方案一

tf.keras.layers.Dense(1)  #最后层
model.compile(loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1e
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