Tensorflow 加权与 sigmoid 交叉熵损失

Question

我正在尝试使用 TensorFlow 实现多标签 class化（即，每个输出模式可以有许多活动单元）。该问题不平衡 classes（即，标签分布中的零比标签分布中的零多得多，这使得标签模式非常稀疏）。

解决这个问题的最好方法应该是使用tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits函数。但是，我收到此运行时错误：

ValueError: Tensor conversion requested dtype uint8 for Tensor with dtype float32

我不明白这里出了什么问题。作为损失函数的输入，我传递标签张量、logits 张量和正 class 权重，这是一个常数：

positive_class_weight = 10
loss = tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(targets=labels, logits=logits, pos_weight=positive_class_weight)

关于如何解决这个问题的任何提示？如果我只是将相同的标签和 logits 张量传递给 tf.losses.sigmoid_cross_entropy 损失函数，则一切正常（在 Tensorflow 正常运行的意义上，但当然以下训练预测始终为零）。

参见相关问题here。

Answer 1

错误很可能是在损失函数之后抛出的，因为tf.losses.sigmoid_cross_entropy和tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits之间唯一显着的区别是返回张量的形状.

看看这个例子：

logits = tf.linspace(-3., 5., 10)
labels = tf.fill([10,], 1.)

positive_class_weight = 10
weighted_loss = tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(targets=labels, logits=logits, pos_weight=positive_class_weight)
print(weighted_loss.shape)

sigmoid_loss = tf.losses.sigmoid_cross_entropy(multi_class_labels=labels, logits=logits)
print(sigmoid_loss.shape)

张量 logits 和 labels 是一种人工的，并且都具有 (10,) 的形状。但重要的是 weighted_loss 和 sigmoid_loss 是不同的。这是输出：

(10,)
()

这是因为tf.losses.sigmoid_cross_entropy进行了归约（默认求和）。所以为了复制它，你必须用 tf.reduce_sum(...).

包装加权损失

如果这没有帮助，请确保 labels 张量的类型为 float32。这个错误很容易犯，例如，下面的声明将不起作用：

labels = tf.fill([10,], 1)  # the type is not float!

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