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...
作者：陈迪豪，就职于小米，负责企业深度学习平台搭建，参与过HBase、Docker、OpenStack等开源项目，目前专...
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...
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。