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from_logits=True和from_logits=False获取不同的培训结果分类交叉熵联合国
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<p>如果我为最后一层设置<code>Softmax Activation</code>,我使用unet执行图像语义分割工作:</p> <pre><code>... conv9 = Conv2D(n_classes, (3,3), padding = 'same')(conv9) conv10 = (Activation('softmax'))(conv9) model = Model(inputs, conv10) return model ... </code></pre> <p>然后使用<code>loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False)</code> 即使只对一个训练图像,训练也不会收敛。在</p> <p>但如果我不为最后一层设置<code>Softmax Activation</code>,如下所示:</p> ^{pr2}$ <p>然后使用<code>loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True)</code> 对于一个训练图像,训练将<strong>收敛</strong>。在</p> <p>我的groundtruth数据集是这样生成的:</p> <pre><code>X = [] Y = [] im = cv2.imread(impath) X.<a href="https://www.cnpython.com/list/append" class="inner-link">append</a>(im) seg_labels = np.zeros((height, width, n_classes)) for spath in segpaths: mask = cv2.imread(spath, 0) seg_labels[:, :, c] += mask Y.append(seg_labels.reshape(width*height, n_classes)) </code></pre> <p>为什么?我的用法有问题吗?在</p> <p>这是我的git实验代码:<a href="https://github.com/honeytidy/unet" rel="noreferrer">https://github.com/honeytidy/unet</a> 您可以签出并运行(可以在cpu上运行)。你可以改变激活层和分类交叉熵的逻辑,看看我说了什么。在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我想问题出在softmax激活函数上。查看<a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/softmax" rel="nofollow noreferrer">doc</a>我发现默认情况下sotmax应用于最后一个轴。你能看看<code>model.summary()</code>并检查一下这是否是你想要的吗?在</p>
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