这跟tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2是不一样的,因为tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2的label是one-hot表示的,所以可以有多个类别,是哪一个就在哪个位置写1就可以了。比如 [1,1,0] 表示一个样本既属于第0类也属于第1类 而tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits中一个...
定义 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,# pylint: disable=invalid-namelabels=None, logits=None, name=None): 说明 此函数大致与tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的计算方式相同, 适用于每个类别相互独立且排斥的情况,一幅图只能属于一类,而不能同时包含一条狗和一只大象 但是在...
对于sparse_softmax_cross_entropy_with_logit来说,其logits= 的维度是[batch_size,num_classes],即正向传播最后的输出层结果;但labels=的维度有所不同,此时就不再是one_hot形式的标签,而是每一个标签所代表的真实答案,其维度为...
交叉熵(Cross Entropy)是Shannon信息论中一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。 由于logits本身并不是一个概率,所以我们需要把logits的值变化成“概率模样”。这时Softmax函数该出场了。Softmax把一个系列的概率替代物(logits)从[-inf, +inf] 映射到[0,1]。除此之外,Softmax还保证把所有参与映...
函数是将softmax和cross_entropy放在一起计算,对于分类问题而言,最后一般都是一个单层全连接神经网络,比如softmax分类器居多,对这个函数而言,tensorflow神经网络中是没有softmax层,而是在这个函数中进行softmax函数的计算。 这里的logits通常是最后的全连接层的输出结果,labels是具体哪一类的标签,这个函数是直接使用标签...
接着看报错信息,在ValueError中,写到For primitive[SoftmaxCrossEntropyWithLogits], the dimension of logits must be equal to 2, but got 3,意思是传的logits应该等于2维,但是你传进去的logits的shape却是3维,查看官网对logits的描述可知,支持的shape为(N,C)。
这跟tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2是不一样的,因为tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2的label是one-hot表示的,所以可以有多个类别,是哪一个就在哪个位置写1就可以了。比如 [1,1,0] 表示一个样本既属于第0类也属于第1类 而tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits中一个...
百度试题 题目代码tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels,logits)的作用是定义( ) A.sigmoid交叉熵B.加了稀疏的softmax交叉熵C.softmax交叉熵D.加权的sigmoid交叉熵相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
此函数大致与tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的计算方式相同, 适用于每个类别相互独立且排斥的情况,一幅图只能属于一类,而不能同时包含一条狗和一只大象 但是在对于labels的处理上有不同之处,labels从shape来说此函数要求shape为[batch_size],labels[i]是[0,num_classes)的一个索引, type为int32或int64...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()比tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多了一步将labels稀疏化的操作。因为深度学习中,图片一般是用非稀疏的标签的,所以用tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()的频率比tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits高。 栗子 import tensorflow ...