Open qianlinjun opened 5 years ago
@qianlinjun 这个啊,这个就是逻辑回归的公式呀
对 用逻辑回归来预测类别标签是0或1概率 我理解没问题, 但是这里真实标签(label_txty)并不是0或1,而是0-1之间, 所以有点疑惑,并不是太理解使用这个函数来计算xy_loss的物理意义
@qianlinjun 好像还真是诶,确实有点问题,当时写的时候也是参考了一些其他代码,没太注意到这个。
好的, 看到也有人在keras yolo3项目里问了同样的问题,https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/issues/230,作者还没有回复
感谢代码分享! 看代码时对loss函数中的xy_loss有点疑问?为什么使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits这个函数而不是平方差函数计算xy loss, 看了tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits函数说明如下: For brevity, let
x = logits
,z = labels
. The logistic loss is z -log(sigmoid(x)) + (1 - z) -log(1 - sigmoid(x)) 不太理解后面 (1 - z) * -log(1 - sigmoid(x))这部分的作用