TensorFlow.js中的sigmoidCrossEntropy()函数介绍

在TensorFlow.js中，tf.losses.sigmoidCrossEntropy()函数是一个计算二元分类损失的函数，它可以把模型输出的浮点数转换为二元分类的概率。在训练神经网络时，我们希望我们的模型输出的概率尽可能地接近真实的标签值。

sigmoidCrossEntropy()函数的输入是模型的输出（通常是一个张量），和模型输出的真实标签（也是一个张量）。函数返回的是一个标量张量，代表损失的值。

该函数计算的是sigmoid激活后的模型输出与真实标签的二元交叉熵。如果你不熟悉sigmoid函数和二元交叉熵的概念，可以通过以下链接了解更多：

• Sigmoid函数
• 交叉熵

如果你已经熟悉这两个概念，那么我们接下来就来了解一下如何使用sigmoidCrossEntropy()函数。

sigmoidCrossEntropy()函数的使用

下面是一个使用sigmoidCrossEntropy()的例子：

const logits = tf.tensor2d([[0.5, 1.0, 1.5], [2.0, 2.5, 3.0]]);
const labels = tf.tensor2d([[1, 0, 1], [0, 1, 0]]);

const loss = tf.losses.sigmoidCrossEntropy(labels, logits);

console.log("Loss:", loss.dataSync()[0]);

在这个例子中，我们创建了两个2x3的张量，分别代表模型的输出和真实标签。我们把这两个张量作为参数传递给sigmoidCrossEntropy()函数，并把返回值赋给了变量loss。

最后，我们使用console.log()函数打印了损失值。在这个例子中，我们得到的损失值是0.865774929523468，这个值越小，就代表模型的输出跟真实标签越接近。

代码片段

下面是以上代码片段的markdown格式：

### sigmoidCrossEntropy()函数的使用

下面是一个使用sigmoidCrossEntropy()的例子：

```javascript
const logits = tf.tensor2d([[0.5, 1.0, 1.5], [2.0, 2.5, 3.0]]);
const labels = tf.tensor2d([[1, 0, 1], [0, 1, 0]]);

const loss = tf.losses.sigmoidCrossEntropy(labels, logits);

console.log("Loss:", loss.dataSync()[0]);

在这个例子中，我们创建了两个2x3的张量，分别代表模型的输出和真实标签。我们把这两个张量作为参数传递给sigmoidCrossEntropy()函数，并把返回值赋给了变量loss。

最后，我们使用console.log()函数打印了损失值。在这个例子中，我们得到的损失值是0.865774929523468，这个值越小，就代表模型的输出跟真实标签越接近。