TensorFlow四種Cross Entropy算法的實現和應用

作者：陳迪豪，就職於小米，負責企業深度學習平臺搭建，參與過HBase、Docker、OpenStack等開源項目，目前專注於TensorFlow和Kubernetes社區。

 
原文：TensorFlow四種Cross Entropy算法實現和應用，作者授權CSDN轉載。 

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交叉熵介紹

交叉熵（Cross Entropy）是Loss函數的一種（也稱為損失函數或代價函數），用於描述模型預測值與真實值的差距大小，常見的Loss函數就是均方平方差（Mean Squared Error），定義如下：

平方差很好理解，預測值與真實值直接相減，為了避免得到負數取絕對值或者平方，再做平均就是均方平方差。注意這裡預測值需要經過sigmoid激活函數，得到取值範圍在0到1之間的預測值。

平方差可以表達預測值與真實值的差異，但在分類問題種效果並不如交叉熵好，原因可以參考James D. McCaffrey 的 Why You Should Use Cross-Entropy Error Instead Of Classification Error Or Mean Squared Error For Neural Network Classifier Training

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函數的原因，首先是交叉熵得到的值一定是正數，其次是預測結果越準確值越小，注意這裡用於計算的「a」也是經過sigmoid激活的，取值範圍在0到1。如果label是1，預測值也是1的話，前面一項y * ln(a)就是1 * ln(1)等於0，後一項(1 - y) * ln(1 - a)也就是0 * ln(0)等於0，Loss函數為0，反之Loss函數為無限大非常符合我們對Loss函數的定義。

這裡多次強調sigmoid激活函數，是因為在多目標或者多分類的問題下有些函數是不可用的，而TensorFlow本身也提供了多種交叉熵算法的實現。

TensorFlow的交叉熵函數

TensorFlow針對分類問題，實現了四個交叉熵函數，分別是

詳細內容請參考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

我們先看sigmoid_cross_entropy_with_logits，為什麼呢，因為它的實現和前面的交叉熵算法定義是一樣的，也是TensorFlow最早實現的交叉熵算法。這個函數的輸入是logits和targets，logits就是神經網絡模型中的 W * X矩陣，注意不需要經過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，例如我們對年齡特徵分為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嗎？答案是不可以，我們先來看看sigmoid_cross_entropy_with_logits的代碼實現吧。

可以看到這就是標準的Cross Entropy算法實現，對W * X得到的值進行sigmoid激活，保證取值在0到1之間，然後放在交叉熵的函數中計算Loss。對於二分類問題這樣做沒問題，但對於前面提到的多分類，例如年輕取值範圍在0~4，目標值也在0~4，這裡如果經過sigmoid後預測值就限制在0到1之間，而且公式中的1 - z就會出現負數，仔細想一下0到4之間還不存在線性關係，如果直接把label值帶入計算肯定會有非常大的誤差。因此對於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個年齡段的預測用onehot encoding變成5維的label，訓練時當做5個不同的目標來訓練即可，但不保證只有一個為1，對於這類問題TensorFlow又提供了基於Softmax的交叉熵函數。

softmax_cross_entropy_with_logits

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，求和後算每個值佔的比率，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，但這裡要求分類的結果是互斥的，保證只有一個欄位有值，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。想一下問什麼會有這樣的限制？在函數頭的注釋中我們看到，這個函數傳入的logits是unscaled的，既不做sigmoid也不做softmax，因為函數實現會在內部更高效得使用softmax，對於任意的輸入經過softmax都會變成和為1的概率預測值，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，因此這個函數隻適合單目標的二分類或者多分類問題，TensorFlow函數定義如下。

再補充一點，對於多分類問題，例如我們的年齡分為5類，並且人工編碼為0、1、2、3、4，因為輸出值是5維的特徵，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++代碼實現計劃檢查這些參數，可以提前提醒用戶避免誤用。

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits是softmax_cross_entropy_with_logits的易用版本，除了輸入參數不同，作用和算法實現都是一樣的。前面提到softmax_cross_entropy_with_logits的輸入必須是類似onehot encoding的多維特徵，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，每次轉成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logits和前面一樣，shape是[batch_size, num_classes]，而第二個參數labels以前也必須是[batch_size, num_classes]否則無法做Cross Entropy，這個函數改為限制更強的[batch_size]，而值必須是從0開始編碼的int32或int64，而且值範圍是[0, num_class)，如果我們從1開始編碼或者步長大於1，會導致某些label值超過這個範圍，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對應是哪個class，最後可以在內部高效實現類似的onehot encoding，這只是簡化用戶的輸入而已，如果用戶已經做了onehot encoding那可以直接使用不帶「sparse」的softmax_cross_entropy_with_logits函數。

weighted_sigmoid_cross_entropy_with_logits

weighted_sigmoid_cross_entropy_with_logits是sigmoid_cross_entropy_with_logits的拓展版，輸入參數和實現和後者差不多，可以多支持一個pos_weight參數，目的是可以增加或者減小正樣本在算Cross Entropy時的Loss。實現原理很簡單，在傳統基於sigmoid的交叉熵算法上，正樣本算出的值乘以某個係數接口，算法實現如下。

總結

這就是TensorFlow目前提供的有關Cross Entropy的函數實現，用戶需要理解多目標和多分類的場景，根據業務需求（分類目標是否獨立和互斥）來選擇基於sigmoid或者softmax的實現，如果使用sigmoid目前還支持加權的實現，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。

TensorFlow提供的Cross Entropy函數基本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徵都認為是獨立的特徵，而實際上他們有且只有一個為1的非獨立特徵，計算Loss時不如Softmax有效。這裡可以預測下，未來TensorFlow社區將會實現更多的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 :)

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