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的情況，一幅圖只能屬於一類，而不能同時包含一條狗和一只大象 但是在對於labels的處理上有不同之處,labels從shape來說此函 ...
2017-08-26 16:28 0 6150 推薦指數：
http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different ...
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 ...
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 ...
翻譯自：https://stackoverflow.com/questions/34240703/whats-the-difference-between-softmax-and-softmax-cross-entropy-with-logits 問題 ...
【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 ...
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 ...
call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named a ...
