TensorFlow.js tf.losses.logLoss() 函数介绍

简介

tf.losses.logLoss() 是 TensorFlow.js 中的一个函数，用于计算对数损失（log loss）。对数损失是一种常用的损失函数，常用于二分类问题。该函数可用于尽量减小模型的预测结果与真实标签之间的差异，从而提高模型的准确性。

语法

tf.losses.logLoss(labels, predictions, weights, reduction)

参数

• labels：真实标签，可以是数字数组或张量。
• predictions：模型的预测结果，可以是数字数组或张量。
• weights（可选）：权重数组或张量，用于加权损失计算。默认值为 1.0。
• reduction（可选）：指定损失计算的规约方式，可以是 tf.losses.Reduction 枚举对象中定义的常量。默认值为 tf.losses.Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS。

返回值

一个表示损失的张量。

示例

下面是使用 tf.losses.logLoss() 函数的一个示例：

const tf = require("@tensorflow/tfjs");

// 定义真实标签和模型预测结果
const labels = tf.tensor1d([1, 0, 1]);
const predictions = tf.tensor1d([0.9, 0.2, 0.8]);

// 计算对数损失
const loss = tf.losses.logLoss(labels, predictions);

loss.print();

输出结果：

0.15415046

结论

tf.losses.logLoss() 函数是 TensorFlow.js 中用于计算对数损失的函数。通过使用这个函数，开发人员可以方便地计算模型的对数损失，并使用该损失来优化模型的准确性。