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6月 15, 2018
作者:
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qiaolongfei
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paddle/fluid/operators/sigmoid_cross_entropy_with_logits_op.cc
...e/fluid/operators/sigmoid_cross_entropy_with_logits_op.cc
+2
-2
未找到文件。
paddle/fluid/operators/sigmoid_cross_entropy_with_logits_op.cc
浏览文件 @
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...
...
@@ -113,14 +113,14 @@ The logistic loss is given as follows:
$$loss = -Labels * \log(\sigma(X)) - (1 - Labels) * \log(1 - \sigma(X))$$
We know that $$\sigma(X) =
(1 / (1 + \exp(-X)))
$$. By substituting this we get:
We know that $$\sigma(X) =
\\frac{1}{1 + \exp(-X)}
$$. By substituting this we get:
$$loss = X - X * Labels + \log(1 + \exp(-X))$$
For stability and to prevent overflow of $$\exp(-X)$$ when X < 0,
we reformulate the loss as follows:
$$loss = \max(X, 0) - X * Labels + \log(1 + \exp(-
|X
|))$$
$$loss = \max(X, 0) - X * Labels + \log(1 + \exp(-
\|X\
|))$$
Both the input `X` and `Labels` can carry the LoD (Level of Details) information.
However the output only shares the LoD with input `X`.
...
...
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