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tensorflow - 如何在tensorflow中使用不同的损失函数，DNNLinearCombinedClassifier

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-03 10:03:29

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我正在使用谷歌 tensorflow TensorFlow Wide & Deep Learning来预测点击率。该代码基于 wide_n_deep_tutorial.py .

但是，auc 不好。我检查了代码，发现在 DNN_Linear_Combined.py 中，损失函数定义为

loss = math_ops.reduce_mean(loss_unweighted, name=name)

在 CTR 预测中，训练数据是不平衡的。所以如果使用这种损失函数，在负类(多数类)中预测更多样本时损失会更好。

此外，预测的点击率比实际点击率高得多。 (真实的CTR不到1%，平均预测的CTR在30%左右。)

我的问题是:如何修改代码来使用logloss？ TF提供这个吗？我检查了代码并发现了以下内容:

函数 math_ops.reduce_logsumexp 在 tensorflow/python/ops/math_ops.py
函数 _log_loss_with_two_classes 在 tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/head.py

但是，第一个没有对 math_ops.reduce_sum 进行更改。而且我不知道如何使用第二个功能。

一句话，我的问题可以概括为:如何修改代码来使用logloss函数。

谢谢。

最佳答案

如果你只是想计算logloss，并且给出了loss，那么你可以像下面这样计算logloss，你不需要更改代码:

log_loss = math_ops.log(loss)

关于tensorflow - 如何在tensorflow中使用不同的损失函数，DNNLinearCombinedClassifier，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42646548/

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