from_logits是一個布爾量，當from_logits=True的時候，該層會將output做normalize(softmax) 因此，一個直觀的理解就是layerA with activa ...

平方損失函數求導后，偏導太小，迭代更新慢，所以考慮用交叉熵損失函數（注意標記值和預測值不能寫反了）（標記值為0或1，對0取對數是不存在的額）： 交叉熵損失函數滿足作為損失函數的兩大規則：非負性，單調一致性 ...

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 ...

。 　　常見的損失函數為兩種，一種是均方差函數，另一種是交叉熵函數。對於深度學習而言，交叉熵函數要優於 ...

經典的損失函數----交叉熵 1 交叉熵: 　　分類問題中使用比較廣泛的一種損失函數, 它刻畫兩個概率分布之間的距離 　　給定兩個概率分布p和q, 交叉熵為:　　H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 　　當事件總數是一定的時候， 概率函數滿足： 任意x p(X ...

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 ...

原文地址：https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 這一詞最初來源於熱力學。1948年，克勞德·愛爾伍德·香農將熱力學中的熵引入信息論，所以也被稱為香農熵 ...

1、交叉熵的定義： 在信息論中，交叉熵是表示兩個概率分布p,q，其中p表示真實分布，q表示非真實分布，在相同的一組事件中，其中，用非真實分布q來表示某個事件發生所需要的平均比特數。從這個定義中，我們很難理解交叉熵的定義。下面舉個例子來描述一下： 假設現在有一個樣本集中兩個概率分布p,q ...