【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 from:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790 ...
在计算loss的时候,最常见的一句话就是tf.nn.softmax cross entropy with logits,那么它到底是怎么做的呢 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax cross entropy with logits logits, labels, name None 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: ...
2017-03-21 16:26 0 10152 推荐指数:
【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 from:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790 ...
Tensorflow中的交叉熵函数tensorflow中自带四种交叉熵函数,可以轻松的实现交叉熵的计算。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits ...
In order to train our model, we need to define what it means for the model to be good. Well, actuall ...
softmax实际就是将输入函数带到一个方程np.power(np.e,xi)/Σnp.power(np.e,xi)中得到,其代码如下: ...
1.求loss: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)) 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize ...
函数:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到这个问题:Rank mismatch: Rank of labels ...
http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different ...
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