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的情况，一幅图只能属于一类，而不能同时包含一条狗和一只大象 但是在对于labels的处理上有不同之处,labels从shape来说此函 ...
2017-08-26 16:28 0 6150 推荐指数：
http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different ...
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 ...
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 ...
翻译自：https://stackoverflow.com/questions/34240703/whats-the-difference-between-softmax-and-softmax-cross-entropy-with-logits 问题 ...
【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 ...
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 ...
call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named a ...
