【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 from:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790 ...
In order to train our model, we need to define what it means for the model to be good. Well, actually, in machine learning we typically define what it means for a model to be bad. We call this the cos ...
2017-03-30 22:16 0 1485 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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: ...
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 ...
sample output ...
softmax_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 函數定義 解釋 這個函數的作用是計算 logits 經 softmax 函數激活之后的交叉熵。 對於每個獨立的分類任務,這個函數是去度量概率誤差 ...