TensorFlow函数:tf.losses.log_loss

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2018-08-24

tf.losses.log_loss函数

tf.losses.log_loss(
    labels,
    predictions,
    weights=1.0,
    epsilon=1e-07,
    scope=None,
    loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES,
    reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS
)

定义在:tensorflow/python/ops/losses/losses_impl.py.

在训练过程中添加Log Loss术语.

weights作为loss的系数.如果提供了标量,那么loss只是按给定值缩放.如果weights是一个大小为[batch_size]的张量,那么批次的每个样本的总loss由weights向量中的相应元素重新调整.如果weights的形状与predictions的形状匹配,则predictions的每个可测量元素的loss由相应的weights值缩放.

参数:

  • labels:真实的输出张量,与“predictions”相同.
  • predictions:预测的输出.
  • weights:可选的Tensor,其秩为0或与labels具有相同的秩,并且必须可广播到labels(即,所有维度必须为1,或者与相应的losses维度相同).
  • epsilon:要添加的小增量,以避免占用零的日志.
  • scope:计算loss时执行的操作范围.
  • loss_collection:将添加loss的集合.
  • reduction:适用于loss的减少类型.

返回:

加权损失浮动Tensor.如果reduction是NONE,它的形状与labels相同;否则,它是标量.

可能引发的异常:

  • ValueError:如果predictions的形状与labels不匹配,或weights的形状无效,或者如果labels或predictions为None,则会引发此异常.
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