В чем разница между сигмовидными функциями, реализованными в тензорном потоке, и функциями с нуля - PullRequest
2 голосов
/ 18 мая 2019

В чем разница в реализации численно стабильной сигмоидальной функции и функции, реализованной в TensorFlow?

Я получаю разные результаты при реализации этих двух функций sigmoid() и tf.nn.sigmoid() (или tf.sigmoid()).Первый дает nan и очень плохую точность (около 0,93%), а второй дает очень хорошую точность (около 99,99%).

Дана численно устойчивая сигмовидная функция sigmoid().по:

def sigmoid(z):
    return tf.where(z >= 0, 1 / (1 + tf.exp(-z)), tf.exp(z) / (1 + tf.exp(z)))

Я ожидаю получить одинаковые результаты (точность) для обоих подходов, будь то тот, который реализован TensorFlow, или тот, который создан с нуля sigmoid().

Примечание : я протестировал две функции tf.sigmoid и sigmoid() с одной и той же моделью.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...