【发布时间】：2017-07-25 08:51:30
【问题描述】：
我正在尝试训练一个二元分类模型，希望给正类更多的权重。据我了解，tf.weighted_cross_entropy_with_logits 适合于此，但我不确定，也找不到有关如何定义类以及在这种情况下认为什么是积极的官方解释。
即我需要两个输出节点并且第二个节点是隐式正类，还是我需要一个节点并且其较高的值被视为正类？
【问题讨论】：
【发布时间】：2017-07-25 08:51:30
【问题描述】：
据我了解 tf.weighted_cross_entropy_with_logits 适合这个
是的
但我不确定，也找不到关于如何定义类以及在这种情况下什么被认为是积极的官方解释？
在您的targets 中，正数是1，负数是0。您可以通过阅读documentation 中的方程式来推断：
targets * -log(sigmoid(logits)) * pos_weight + (1 - targets) * -log(1 - sigmoid(logits))
即我需要两个输出节点并且第二个节点是隐式正类，还是我需要一个节点并且其较高的值被视为正类？
您只需要一个节点，它会输出您的输入属于正类的概率。
【讨论】：