Zero-One-Loss-Funktion im Tensor-Fluss

Question

Ich habe die Standardimplementierung von Zero-One-Verlusten in Tensor Flow-Bibliotheken überprüft, um die Genauigkeit der binären Klassifizierung zu messen. Ich konnte keinen finden. Kann mir jemand auf die richtige Ressource hinweisen, um das herauszufinden?

Answer 1

Wenn Sie als Eingänge:

• y_pred: Ihre Prognosen. Tensor der Form [batch_size, num_classes], Werte in [0., 1.]
• y_true: die wahren Werte. Tensor von gleicher Form, binäre Werte 0 oder 1

Sie können Ihren Verlust und Genauigkeit, mit berechnen:

y_pred_binary = tf.round(y_pred) 
temp = tf.cast(tf.equal(y_pred_binary, y_true), tf.float32) 
accuracy = tf.reduce_mean(temp, 1) 
batch_loss = tf.reduce_sum(temp) 

Beachten Sie, dass batch_loss haben Steigungen nicht so können Sie sich auf diesen Verlust nicht optimieren. Stattdessen könnten Sie Sigmoid-Cross-Entropie verwenden.