作用：softmax函数的作用就是归一化。 输入：全连接层（往往是模型的最后一层）的值，一般代码中叫做logits 输出：归一化的值，含义是属于该位置的概率，一般代码叫做probs,例如输出[0.4, 0.1, 0.2, 0.3],那么这个样本最可能属于第0个位置，也就 ...

【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 ...

回答多选项问题，使用softmax函数，对数几率回归在多个可能不同值上的推广。函数返回值是C个分量的概率向量，每个分量对应一个输出类别概率。分量为概率，C个分量和始终为1。每个样本必须属于某个输出类别，所有可能样本均被覆盖。分量和小于1,存在隐藏类别；分量和大于1,每个样本可能同时属于多个类别 ...

In order to train our model, we need to define what it means for the model to be good. Well, actuall ...

逻辑回归实现 相关库引用 加载数据 观察发现，最后一列（label）非0即1。因此，这是一个二分类问题。可以考虑把-1全都替换成0 定义模型 这个模型第一层，有4个神经元，因为输入是15个参数，因此参数个数为\(4*15+4=64\)。这里使用ReLU作为激活函数 ...

sample output ...

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 ...