from_logits是一个布尔量，当from_logits=True的时候，该层会将output做normalize(softmax) 因此，一个直观的理解就是layerA with activa ...

平方损失函数求导后，偏导太小，迭代更新慢，所以考虑用交叉熵损失函数（注意标记值和预测值不能写反了）（标记值为0或1，对0取对数是不存在的额）： 交叉熵损失函数满足作为损失函数的两大规则：非负性，单调一致性 ...

命名空间:tf.nn 函数 作用 说明 sigmoid_cross_entropy_with_logits 计算 给定 logits 的S函数 交叉熵。 测量每个类别独立且不相互排斥的离散分类任务中的概率 ...

。 　　常见的损失函数为两种，一种是均方差函数，另一种是交叉熵函数。对于深度学习而言，交叉熵函数要优于 ...

经典的损失函数----交叉熵 1 交叉熵: 　　分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 　　给定两个概率分布p和q, 交叉熵为:　　H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 　　当事件总数是一定的时候， 概率函数满足： 任意x p(X ...

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 ...

原文地址：https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 ...

1、交叉熵的定义： 在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真实分布，在相同的一组事件中，其中，用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。从这个定义中，我们很难理解交叉熵的定义。下面举个例子来描述一下： 假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q ...