tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None) sigmoid_cross_entropy_with_logits詳解 這個函數的輸入是logits ...
sigmoid cross entropy with logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習 函數定義 函數意義 這個函數的作用是計算經sigmoid 函數激活之后的交叉熵。 為了描述簡潔,我們規定 x logits,z targets,那么 Logistic 損失值為: x x z log exp x 對於x lt 的情況,為了執行的穩定,使用計算式: x z log exp x 為了 ...
2017-08-26 15:21 1 10972 推薦指數:
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None) sigmoid_cross_entropy_with_logits詳解 這個函數的輸入是logits ...
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weighted_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 此函數功能以及計算方式基本與tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits差不多,但是加上了權重的功能,是計算具有權重的sigmoid交叉熵函數 ...
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 ...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 定義 說明 此函數大致與tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的計算方式相同, 適用於每個類別相互獨立且排斥 ...
http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different ...
cross entropy 交叉熵的概念網上一大堆了,具體問度娘,這里主要介紹深度學習中,使用交叉熵作為類別分類。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 我們通常見的交叉熵是二元交叉熵,因為在二分類中的交叉熵可以比較方便畫出圖像來,如下圖,為“二元交叉熵 ...
softmax_cross_entropy_with_logits函數原型: tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函數功能:計算最后一層是softmax層的cross ...