在Keras文档中的培训示例中，
https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/#training
使用了 binary_crossentropy 并在网络的最后一层添加了 sigmoid 激活，但是是否需要在最后一层添加 sigmoid ？正如我在源代码中找到的那样：
def binary_crossentropy(output, target, from_logits=False):
"""Binary crossentropy between an output tensor and a target tensor.
Arguments:
output: A tensor.
target: A tensor with the same shape as `output`.
from_logits: Whether `output` is expected to be a logits tensor.
By default, we consider that `output`
encodes a probability distribution.
Returns:
A tensor.
"""
# Note: nn.softmax_cross_entropy_with_logits
# expects logits, Keras expects probabilities.
if not from_logits:
# transform back to logits
epsilon = _to_tensor(_EPSILON, output.dtype.base_dtype)
output = clip_ops.clip_by_value(output, epsilon, 1 - epsilon)
output = math_ops.log(output / (1 - output))
return nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=target, logits=output)
Keras在Tensorflow中调用 sigmoid_cross_entropy_with_logits ，但在 sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数中，再次计算 sigmoid(logits) .
https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/nn/sigmoid_cross_entropy_with_logits
所以我认为最后添加 sigmoid 并不合理，但看起来我在网上找到的所有二进制/多标签分类示例和教程最后都添加了 sigmoid . 另外我不明白是什么意思
# Note: nn.softmax_cross_entropy_with_logits
# expects logits, Keras expects probabilities.
为什么Keras期望概率？它不使用 nn.softmax_cross_entropy_with_logits 功能吗？是否有意义？
谢谢 .
2 回答
你是对的，这正是发生的事情 . 我相信这是由于历史原因 .
Keras是在tensorflow之前创建的，作为theano的包装器 . 在theano中，必须手动计算sigmoid / softmax然后应用交叉熵损失函数 . Tensorflow在一个融合操作中完成所有操作，但是具有sigmoid / softmax层的API已经被社区采用 .
如果要避免不必要的logit < - >概率转换，请使用
from_logits=True调用binary_crossentropyloss并且不要添加sigmoid层 .在分类交叉熵中：
如果是
prediction，它将直接计算cross entropy如果是
logit则适用softmax_cross entropy with logit在二进制交叉熵中：
如果是
prediction它会将其转换回logit然后应用sigmoied cross entropy with logit如果是
logit，它将直接应用sigmoied cross entropy with logit