在TensorFlow的sparse_categorical_crossentropy中,from_logits = True或False表示输入是否为模型输出的原始logits值。
当from_logits = True时,表示输入是未经过概率化处理的原始logits值。模型的最后一层通常输出的是未经过softmax或sigmoid函数处理的原始数值。在这种情况下,损失函数会将输入先进行softmax函数处理,然后再计算交叉熵损失。
当from_logits = False时,表示输入是经过概率化处理的数值,通常是通过softmax函数处理后的概率分布。在这种情况下,损失函数会直接使用输入进行计算,无需再进行概率化处理。
具体来说,如果模型的输出是经过softmax函数处理后的概率分布,则应将from_logits设置为False,这通常是多分类问题的情况。反之,如果模型的输出是未经过softmax函数处理的原始数值,则应将from_logits设置为True,这通常是多标签分类或回归问题的情况。
对于sparse_categorical_crossentropy来说,输入的标签应为整数形式(如类别索引),并且from_logits的取值会影响最终计算的损失值。
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