事实上,在多分类(如手写识别等)中,某种分类器的输出(即分类的打分),也称为logits,即使它和Odds的本意并没有多大联系,但它们通过某种变换,也能变成“概率模型”,比如下面我们即将讲到的Softmax变换。 3. TensorFlow中的Softmax函数 再回到softmax函数的讨论上。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( _sentin...
事实上,在多分类(如手写识别等)中,某种分类器的输出(即分类的打分),也称为logits,即使它和Odds的本意并没有多大联系,但它们通过某种变换,也能变成“概率模型”,比如下面我们即将讲到的Softmax变换。 3. TensorFlow中的Softmax函数 再回到softmax函数的讨论上。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( _sentin...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 在形状上的输出 [2,5] 张量的形状为 [2,1] (第一个维度被视为批次维度)。 如果你想进行优化以最小化交叉熵 并且 你在最后一层之后进行 softmaxing,你应该使用 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 而不是自己做,因为它以数学上正确的方式涵盖了数值不稳定...
上面自己实现了tensorflow的softmax_cross_entropy_with_logits函数。 输入的每一行向量是softmax函数的输入,在手写数字分类的例子中,softmax的输出就是图片中识别数字的概率。tf.reduce_sum(-y_ * tf.log(y),1)算出了单个图片输出的偏差,到此也是tensorflow的softmax_cross_entropy_with_logits()实现的逻辑,最后...
当然这是工程的说法，就是说明你这个loss2没有意义 从大学上课的角度我打字被知乎的弱智网页编辑器和...
朋友，loss2你怎么算梯度，loss2.shape == (None,) ，然而你需要一个scalar，一个数 当然你也可以...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None ) 这个函数的功能就是,计算labels(通常是one-hot编码表征的概率)和logits经过变换后对应概率之间的交叉熵(cross entropy)。 第一个参数基本不用。此处不说明。