Python 3.x 这意味着我的训练设备成本为负是什么？_Python 3.x_Tensorflow_Neural Network_Deep Learning

Python 3.x 这意味着我的训练设备成本为负是什么？

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我试着训练我的模型，我的成本产出每一个历元都会下降，直到它达到接近零的值，然后变成负值我想知道负成本产出的含义是什么

Cost after epoch 0: 3499.608553
Cost after epoch 1: 2859.823284
Cost after epoch 2: 1912.205967
Cost after epoch 3: 1041.337282
Cost after epoch 4: 385.100483
Cost after epoch 5: 19.694999
Cost after epoch 6: 0.293331
Cost after epoch 7: 0.244265
Cost after epoch 8: 0.198684
Cost after epoch 9: 0.156083
Cost after epoch 10: 0.117224
Cost after epoch 11: 0.080965
Cost after epoch 12: 0.047376
Cost after epoch 13: 0.016184
Cost after epoch 14: -0.012692
Cost after epoch 15: -0.039486
Cost after epoch 16: -0.064414
Cost after epoch 17: -0.087688
Cost after epoch 18: -0.109426
Cost after epoch 19: -0.129873
Cost after epoch 20: -0.149069
Cost after epoch 21: -0.169113
Cost after epoch 22: -0.184217
Cost after epoch 23: -0.200351
Cost after epoch 24: -0.215847
Cost after epoch 25: -0.230574
Cost after epoch 26: -0.245604
Cost after epoch 27: -0.259469
Cost after epoch 28: -0.272469
Cost after epoch 29: -0.284447

我正在使用tensorflow进行训练这是一个简单的神经网络，有两个隐藏层，学习率=0.0001，历元数=30，小批量规模=50，列检率=69/29，全部数据集为101434个训练实例使用交叉熵方程计算成本

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=Z3, labels=Y)

这意味着标签的格式不是成本函数所期望的格式

通过logits传递给

sigmoid\u cross\u entropy\u的每个标签应为0或1（用于二进制分类）或包含0和1的向量（用于2个以上的类）。否则，它将无法按预期工作
对于n
类，输出层应具有n
单元，标签应在使用逻辑将其传递给sigmoid\u cross\u entropy\u之前进行编码：
Y = tf.one_hot(Y, n)

这假设Y是一个列表或一维标签数组，范围从0
到n-1
标签是一个热向量吗？有多少类？是的，这是我的问题，我的类是从0到7的数字，不是0或1谢谢：）