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Python mxnet.ndarray.sparse.make_loss用法及代碼示例


用法:

mxnet.ndarray.sparse.make_loss(data=None, out=None, name=None, **kwargs)

參數：

  • data：(NDArray) - 輸入數組。
  • out：(NDArray, optional) - 輸出 NDArray 來保存結果。

返回：

out：- 此函數的輸出。

返回類型：

NDArray 或 NDArray 列表

在網絡構建中製作自己的損失函數。

該運算符接受自定義損失函數符號作為終端損失，並且該符號應該是沒有後向依賴的運算符。該函數的輸出是相對於輸入數據的損失梯度。

例如，如果您正在製作交叉熵損失函數。假設out是預測輸出，label是真實標簽，那麽交叉熵可以定義為：

cross_entropy = label * log(out) + (1 - label) * log(1 - out)
loss = make_loss(cross_entropy)

當我們創建自己的損失函數或想要組合多個損失函數時，我們將需要使用make_loss。此外，我們可能希望阻止某些變量的梯度進行反向傳播。在 BlockGrad 或 stop_gradient 中查看更多詳細信息。

make_loss 輸出的存儲類型取決於輸入存儲類型：

  • make_loss(default) = default

  • make_loss(row_sparse) = row_sparse

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.ndarray.sparse.make_loss。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。