如何使用张量流成对损失

Question

在tensorflow中，有一个成对的均方误差函数，它带有“预测”，如果应该是Sigmoid / softmax输出或logits，则没有记录。 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/losses/mean_pairwise_squared_error

我正在寻找预测是否必须为输入的某种形式，或者是否存在更好的成对损失函数。

Answer 1

在深度学习上下文中，logits层是应用softmax函数的层。当要执行多类分类时，将应用softmax函数。当我们要执行分类时，最常见的错误度量是cross-entropy。另一方面，mean pairwise squared error用于回归。当我们执行回归时，当我们要预测类时，我们要预测与分类相对的实际值。如此说来，将生成输出的层将不是logits层，而是普通的线性层。此外，要执行回归分析时最常见的错误度量是mean squared erorr。