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为什么“softmax_cross_entropy_with_logits_v2”反向传播到标签中

2023-11-25

我想知道为什么在 Tensorflow 1.5.0 及更高版本中，softmax_cross_entropy_with_logits_v2默认反向传播到标签和逻辑。您希望在哪些应用程序/场景中反向传播到标签中？


我看到下面的 github 问题提出了同样的问题，你可能想关注它以获取未来的更新。

https://github.com/tensorflow/minigo/issues/37

我不代表做出这个决定的开发人员，但我猜测他们会默认这样做，因为它确实经常使用，并且对于大多数不反向传播到标签的应用程序，标签是一个常量无论如何，不​​会受到不利影响。

反向传播到标签的两个常见用例是：

  • 创建对抗性例子

有一个完整的研究领域围绕着构建欺骗神经网络的对抗性例子。用于这样做的许多方法都涉及训练网络，然后保持网络固定并反向传播到标签（原始图像）中以对其进行调整（通常在某些约束下）以产生欺骗网络对图像进行错误分类的结果。

  • 可视化神经网络的内部结构。

我还建议人们观看 youtube 上的 deepviz 工具包视频，您将了解大量有关神经网络学习的内部表示的知识。

https://www.youtube.com/watch?v=AgkfIQ4IGaM

如果您继续深入研究并找到原始论文，您会发现它们也会反向传播到标签中以生成图像，这些图像会高度激活网络中的某些过滤器以理解它们。

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