Tensorflow：从S形交叉熵损失输出概率

Question

我有一个用于多标签分类问题的CNN，作为一个丢失函数，我使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits。

从cross entropy equation我可以预期输出将是每个类的概率，但我会在（-∞，∞）中得到浮点数。

经过一些谷歌搜索后，我发现由于某些内部规范化操作，每行logits在被提供给等式之前都可以解释为概率。

我很困惑我如何能够实际输出后验概率而不是浮点数来绘制ROC。

Answer 1

tf.sigmoid(logits)为您提供概率。

您可以在tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits的文档中看到tf.sigmoid是将logits规范化为概率的函数。