损失函数定义有问题

来源：2-6 数据处理与模型图构建(2)

Kaiych

2018-09-13

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_reshaped_float - p_y_1))

这句话是怎么想的？

p_y_1是概率，取值[0,1]之间
y_reshaped_float也就是label转换成float类型，取值[0. , 1. , 2. , 3. , 4. , 5. , 6. , 7. , 8. , 9.]

损失函数的定义怎么会是概率和10个类别的label做差值，你是在做2分类吗？为什么不在开头先把label取值固定成[0,1]且说清楚，什么都不说很容易混淆，搞得我浪费时间debug

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1回答

正十七

2018-09-14

同学你好，关于多分类的损失函数，我们在2-3的9分钟左右有详细的讲解，在实战部分的2-8中的6分20秒开始也有详细的讲解，在2-8视频中11分左右，我们把loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_reshaped_float - p_y_1))给替换成了loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_one_hot - p_y_1))了。

二分类本来就和多分类在实现上有区别，所以实现我们是分开做的。从你的问题来看，我感觉你是想着手把二分类的代码给改成多分类的，但是没有实现对。建议把一节课听完再去自己动手，这样后面的坑可能就不会卡住你这么久了。

祝好，希望你能有收获。

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