【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 from:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790 ...
softmax實際就是將輸入函數帶到一個方程np.power np.e,xi np.power np.e,xi 中得到,其代碼如下: ...
2019-09-11 14:32 0 1146 推薦指數:
【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 ...
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 ...
In order to train our model, we need to define what it means for the model to be good. Well, actuall ...
1.求loss: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)) 第一個參數logits:就是神經網絡最后一層的輸出,如果有batch的話,它的大小就是[batchsize ...
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 ...
sample output ...
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 ...