Tensorflow.js tf.losses.sigmoidCrossEntropy() Función

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. También ayuda a los desarrolladores a desarrollar modelos ML en lenguaje JavaScript y puede usar ML directamente en el navegador o en Node.js.

La función Tensorflow.js tf.losses.sigmoidCrossEntropy() calcula la pérdida de entropía cruzada sigmoidea entre dos tensores dados.

Sintaxis:

tf.losses.sigmoidCrossEntropy(
    multiClassLabels, logits, weights, 
    labelSmoothing, reduction
); 

Parámetros:

• multiClassLabels: es el tensor de salida de verdad de tierra de diferentes formas como clases numéricas, tamaño de lote. Es similar en dimensiones a las ‘predicciones ‘.
• logits: son las salidas que se predicen.
• pesos: Son aquellos tensores cuyo rango es 0 ó 1, y deben ser extensibles a lebels.
• labelSmoothing: si el valor es mayor que 0, significa que suavizará las etiquetas.
• reducción: Es el tipo de reducción a aplicar a la pérdida. Debe ser de tipo Reducción.

Nota: Los pesos , suavizado de etiquetas y reducción son parámetros opcionales.

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.Js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Initialising tensor1 as geek1.
let geek1 = tf.tensor3d([[[1], [2]], [[3], [4]]]);
 
// Initialising tensor2 as geek2.
let geek2 = tf.tensor3d([7, 11, 13, 4], [2, 2, 1])
 
// Computing sigmoid Cross Entropy loss
// between geek1 and geek2
// using .sigmoidCrossEntropy) function.
geek = tf.losses.sigmoidCrossEntropy(geek1, geek2)
geek.print();

Producción:

Tensor
    -12.245229721069336

Ejemplo 2: 

// Importing the tensorflow.Js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Computing sigmoid Cross Entropy loss
// between two 4D tensors and
// printing the result.
tf.losses.sigmoidCrossEntropy(
    tf.tensor4d([[[[9], [8]], [[7], [5]]]]),
    tf.tensor4d([[[[1], [2]], [[3], [4]]]])
).print();

Producción:

Tensor
    -13.873268127441406

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#losses.sigmoidCrossEntropy