作者：陳迪豪 來源：CSDN
http://dataunion.org/26447.html
交叉熵介紹
交叉熵（Cross Entropy）是Loss函數(shù)的一種（也稱為損失函數(shù)或代價函數(shù)），用于描述模型預(yù)測值與真實值的差距大小，常見的Loss函數(shù)就是均方平方差（Mean Squared Error），定義如下。
?平方差很好理解，預(yù)測值與真實值直接相減，為了避免得到負數(shù)取絕對值或者平方，再做平均就是均方平方差。注意這里預(yù)測值需要經(jīng)過sigmoid激活函數(shù)，得到取值范圍在0到1之間的預(yù)測值。
平方差可以表達預(yù)測值與真實值的差異，但在分類問題種效果并不如交叉熵好，原因可以參考這篇博文 。交叉熵的定義如下，截圖來自https://hit-scir.gitbooks.io/neural-networks-and-deep-learning-zh_cn/content/chap3/c3s1.html 。
上面的文章也介紹了交叉熵可以作為Loss函數(shù)的原因，首先是交叉熵得到的值一定是正數(shù)，其次是預(yù)測結(jié)果越準確值越小，注意這里用于計算的“a”也是經(jīng)過sigmoid激活的，取值范圍在0到1。如果label是1，預(yù)測值也是1的話，前面一項y * ln(a)就是1 * ln(1)等于0，后一項(1 – y) * ln(1 – a)也就是0 * ln(0)等于0，Loss函數(shù)為0，反之Loss函數(shù)為無限大非常符合我們對Loss函數(shù)的定義。
這里多次強調(diào)sigmoid激活函數(shù)，是因為在多目標或者多分類的問題下有些函數(shù)是不可用的，而TensorFlow本身也提供了多種交叉熵算法的實現(xiàn)。
TensorFlow的交叉熵函數(shù)
TensorFlow針對分類問題，實現(xiàn)了四個交叉熵函數(shù)，分別是
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits和tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits，詳細內(nèi)容參考API文檔https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/nn.html#sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
sigmoid_cross_entropy_with_logits詳解
我們先看sigmoid_cross_entropy_with_logits，為什么呢，因為它的實現(xiàn)和前面的交叉熵算法定義是一樣的，也是TensorFlow最早實現(xiàn)的交叉熵算法。這個函數(shù)的輸入是logits和targets，logits就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的 W * X矩陣，注意不需要經(jīng)過sigmoid，而targets的shape和logits相同，就是正確的label值，例如這個模型一次要判斷100張圖是否包含10種動物，這兩個輸入的shape都是[100, 10]。注釋中還提到這10個分類之間是獨立的、不要求是互斥，這種問題我們成為多目標，例如判斷圖片中是否包含10種動物，label值可以包含多個1或0個1，還有一種問題是多分類問題，例如我們對年齡特征分為5段，只允許5個值有且只有1個值為1，這種問題可以直接用這個函數(shù)嗎？答案是不可以，我們先來看看sigmoid_cross_entropy_with_logits的代碼實現(xiàn)吧。
可以看到這就是標準的Cross Entropy算法實現(xiàn)，對W * X得到的值進行sigmoid激活，保證取值在0到1之間，然后放在交叉熵的函數(shù)中計算Loss。對于二分類問題這樣做沒問題，但對于前面提到的多分類，例如年輕取值范圍在04，目標值也在04，這里如果經(jīng)過sigmoid后預(yù)測值就限制在0到1之間，而且公式中的1 – z就會出現(xiàn)負數(shù)，仔細想一下0到4之間還不存在線性關(guān)系，如果直接把label值帶入計算肯定會有非常大的誤差。因此對于多分類問題是不能直接代入的，那其實我們可以靈活變通，把5個年齡段的預(yù)測用onehot encoding變成5維的label，訓(xùn)練時當(dāng)做5個不同的目標來訓(xùn)練即可，但不保證只有一個為1，對于這類問題TensorFlow又提供了基于Softmax的交叉熵函數(shù)。
softmax_cross_entropy_with_logits詳解
Softmax本身的算法很簡單，就是把所有值用e的n次方計算出來，求和后算每個值占的比率，保證總和為1，一般我們可以認為Softmax出來的就是confidence也就是概率，算法實現(xiàn)如下。
?softmax_cross_entropy_with_logits和sigmoid_cross_entropy_with_logits很不一樣，輸入是類似的logits和lables的shape一樣，但這里要求分類的結(jié)果是互斥的，保證只有一個字段有值，例如CIFAR-10中圖片只能分一類而不像前面判斷是否包含多類動物。想一下問什么會有這樣的限制？在函數(shù)頭的注釋中我們看到，這個函數(shù)傳入的logits是unscaled的，既不做sigmoid也不做softmax，因為函數(shù)實現(xiàn)會在內(nèi)部更高效得使用softmax，對于任意的輸入經(jīng)過softmax都會變成和為1的概率預(yù)測值，這個值就可以代入變形的Cross Entroy算法- y * ln(a) – (1 – y) * ln(1 – a)算法中，得到有意義的Loss值了。如果是多目標問題，經(jīng)過softmax就不會得到多個和為1的概率，而且label有多個1也無法計算交叉熵，因此這個函數(shù)只適合單目標的二分類或者多分類問題，TensorFlow函數(shù)定義如下。
再補充一點，對于多分類問題，例如我們的年齡分為5類，并且人工編碼為0、1、2、3、4，因為輸出值是5維的特征，因此我們需要人工做onehot encoding分別編碼為00001、00010、00100、01000、10000，才可以作為這個函數(shù)的輸入。理論上我們不做onehot encoding也可以，做成和為1的概率分布也可以，但需要保證是和為1，和不為1的實際含義不明確，TensorFlow的C++代碼實現(xiàn)計劃檢查這些參數(shù)，可以提前提醒用戶避免誤用。
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits詳解
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits是softmax_cross_entropy_with_logits的易用版本，除了輸入?yún)?shù)不同，作用和算法實現(xiàn)都是一樣的。前面提到softmax_cross_entropy_with_logits的輸入必須是類似onehot encoding的多維特征，但CIFAR-10、ImageNet和大部分分類場景都只有一個分類目標，label值都是從0編碼的整數(shù)，每次轉(zhuǎn)成onehot encoding比較麻煩，有沒有更好的方法呢？答案就是用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits，它的第一個參數(shù)logits和前面一樣，shape是[batch_size, num_classes]，而第二個參數(shù)labels以前也必須是[batch_size, num_classes]否則無法做Cross Entropy，這個函數(shù)改為限制更強的[batch_size]，而值必須是從0開始編碼的int32或int64，而且值范圍是[0, num_class)，如果我們從1開始編碼或者步長大于1，會導(dǎo)致某些label值超過這個范圍，代碼會直接報錯退出。這也很好理解，TensorFlow通過這樣的限制才能知道用戶傳入的3、6或者9對應(yīng)是哪個class，最后可以在內(nèi)部高效實現(xiàn)類似的onehot encoding，這只是簡化用戶的輸入而已，如果用戶已經(jīng)做了onehot encoding那可以直接使用不帶“sparse”的softmax_cross_entropy_with_logits函數(shù)。
weighted_sigmoid_cross_entropy_with_logits詳解
weighted_sigmoid_cross_entropy_with_logits是sigmoid_cross_entropy_with_logits的拓展版，輸入?yún)?shù)和實現(xiàn)和后者差不多，可以多支持一個pos_weight參數(shù)，目的是可以增加或者減小正樣本在算Cross Entropy時的Loss。實現(xiàn)原理很簡單，在傳統(tǒng)基于sigmoid的交叉熵算法上，正樣本算出的值乘以某個系數(shù)接口，算法實現(xiàn)如下。
?總結(jié)
這就是TensorFlow目前提供的有關(guān)Cross Entropy的函數(shù)實現(xiàn)，用戶需要理解多目標和多分類的場景，根據(jù)業(yè)務(wù)需求（分類目標是否獨立和互斥）來選擇基于sigmoid或者softmax的實現(xiàn)，如果使用sigmoid目前還支持加權(quán)的實現(xiàn)，如果使用softmax我們可以自己做onehot coding或者使用更易用的sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函數(shù)。
TensorFlow提供的Cross Entropy函數(shù)基本cover了多目標和多分類的問題，但如果同時是多目標多分類的場景，肯定是無法使用softmax_cross_entropy_with_logits，如果使用sigmoid_cross_entropy_with_logits我們就把多分類的特征都認為是獨立的特征，而實際上他們有且只有一個為1的非獨立特征，計算Loss時不如Softmax有效。這里可以預(yù)測下，未來TensorFlow社區(qū)將會實現(xiàn)更多的op解決類似的問題，我們也期待更多人參與TensorFlow貢獻算法和代碼 !
