sigmoid cross entropy with logits 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习 函数定义 函数意义 这个函数的作用是计算经sigmoid 函数激活之后的交叉熵。 为了描述简洁，我们规定 x logits，z targets，那么 Logistic 损失值为： x x z log exp x 对于x lt 的情况,为了执行的稳定,使用计算式: x z log exp x 为了 ...
2017-08-26 15:21 1 10972 推荐指数：
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None) sigmoid_cross_entropy_with_logits详解 这个函数的输入是logits ...
sample output ...
weighted_cross_entropy_with_logits 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigmoid交叉熵函数 ...
softmax_cross_entropy_with_logits 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 函数定义 解释 这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵。 对于每个独立的分类任务，这个函数是去度量概率误差 ...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 定义 说明 此函数大致与tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的计算方式相同, 适用于每个类别相互独立且排斥 ...
http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different ...
cross entropy 交叉熵的概念网上一大堆了，具体问度娘，这里主要介绍深度学习中，使用交叉熵作为类别分类。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 我们通常见的交叉熵是二元交叉熵，因为在二分类中的交叉熵可以比较方便画出图像来，如下图，为“二元交叉熵 ...
softmax_cross_entropy_with_logits函数原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函数功能：计算最后一层是softmax层的cross ...
