多分類問題的交叉熵計算
多分類問題的交叉熵 在多分類問題中，損失函數（loss function）為交叉熵（cross entropy）損失函數。對於樣本點(x,y)來說，y是真實的標簽，在多分類問題中，其取值只可能為標簽集合labels. 我們假設有K個標簽值，且第i個樣本預測為第k個標簽值的概率為\(p_{i ...
原文：Tensorflow 分類函數（交叉熵的計算）
命名空間:tf.nn 函數 作用 說明 sigmoid cross entropy with logits 計算 給定 logits 的S函數 交叉熵。 測量每個類別獨立且不相互排斥的離散分類任務中的概率。 可以執行多標簽分類，其中圖片可以同時包含大象和狗。 weighted cross entropy with logits 計算加權交叉熵。 softmax cross entropy with ...
2018-01-05 10:37 0 10276 推薦指數：
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