TensorFlow tf.nn.softmax cross entropy with logits的用法 from：https: blog.csdn.net mao xiao feng article details 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 ...
2018-05-05 20:23 0 6176 推荐指数：
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 ...
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 ...
sample output ...
