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，softmax loss，cross entropy了解嗎？相信很多人不一定清楚。雖然網上的資料很多，但是 ...

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 ...

目錄 符號定義 對 softmax 求導 對 cross-entropy 求導 對 softmax 和 cross-entropy 一起求導 References 在論文中看到對 softmax 和 cross-entropy 的求導，一臉懵逼 ...

損失函數在機器學習中的模型非常重要的一部分，它代表了評價模型的好壞程度的標准，最終的優化目標就是通過調整參數去使得損失函數盡可能的小，如果損失函數定義錯誤或者不符合實際意義的話，訓練模型只是在浪費時間。 所以先來了解一下常用的幾個損失函數hinge loss(合頁損失)、softmax loss ...

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 ...

翻譯自：https://stackoverflow.com/questions/34240703/whats-the-difference-between-softmax-and-softmax-cross-entropy-with-logits 問題 ...

http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different ...