sample output ...
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 . , . , . , . ,那么这个样本最可能属于第 个位置,也就是第 类。这是由于logits的维度大小就设定的任务的类别,所以第 个位置就代表第 类。softmax函数的输出不改变维度的大小。 用途: ...
2020-01-20 17:46 0 1116 推荐指数:
sample output ...
【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 ...
In order to train our model, we need to define what it means for the model to be good. Well, actuall ...
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 ...
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 ...
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 ...
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: ...