问题描述
这几天在用TensorFlow搭建一个神经网络来做一个binary classifier，搭建一个典型的神经网络的基本思路是：
- 定义神经网络的layers(层)以及初始化每一层的参数
- 然后迭代：
- 前向传播（Forward propagation）
- 计算cost（Compute cost）
- 反向传播（Backward propagation）
- 更新参数（Update parameters）
- 使用训练好的参数去做预测
在训练的时候发现了一个很奇怪的现象：每一次迭代所有的cost都为0。一开始以为是参数初始化出了问题，花了好多时间在上面。后来仔细研究了一下发现是最后一层的输出函数用错了，我用的是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits来计算cost。 我们知道softmax一般是用来做multiclass classifier的，也就是输出的类别要大于两个。对于一个binary classifier而言，很明显我们要用sigmoid函数也就是tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits来计算co[……]