【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 from:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790 ...
在計算loss的時候,最常見的一句話就是tf.nn.softmax cross entropy with logits,那么它到底是怎么做的呢 首先明確一點,loss是代價值,也就是我們要最小化的值 tf.nn.softmax cross entropy with logits logits, labels, name None 除去name參數用以指定該操作的name,與方法有關的一共兩個參數: ...
2017-03-21 16:26 0 10152 推薦指數:
【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 from:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790 ...
Tensorflow中的交叉熵函數tensorflow中自帶四種交叉熵函數,可以輕松的實現交叉熵的計算。 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實際就是將輸入函數帶到一個方程np.power(np.e,xi)/Σnp.power(np.e,xi)中得到,其代碼如下: ...
1.求loss: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)) 第一個參數logits:就是神經網絡最后一層的輸出,如果有batch的話,它的大小就是[batchsize ...
函數:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到這個問題:Rank mismatch: Rank of labels ...
http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different ...
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