Tensorflow：加權交叉熵中權重的解釋

Question

Tensorflow函數tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits()採用參數pos_weight。 documentation將pos_weight定義爲「在正例上使用的係數」。我認爲這意味着增加pos_weight會增加誤報造成的損失，並減少漏報造成的損失。或者我有這個倒退？

Answer 1

其實，這是相反的。引用文檔：

的爭論pos_weight作爲乘數爲正 目標。

因此，假設你有5數據集中的和積極的例子7負，如果設置了pos_weight=2，那麼你的損失將是，如果你有10正例7負。

假設您得到的所有正面例子都是錯的，而且都是負面的。最初你會有5錯誤的否定和0誤報。當您增加pos_weight時，漏報的數量將會人爲增加。請注意，來自誤報的損失值不會改變。