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
定义 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=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labels的处理上有不同之处...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,# pylint:disable=invalid-name,labels=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labels...
这个版本是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的易用版本,这个版本的logits的形状依然是[batch_size, num_classes],但是labels的形状是[batch_size, 1],每个label的取值是从[0, num_classes)的离散值,这也更加符合我们的使用习惯,是哪一类就标哪个类对应的label。 如果已经对label进行了one hot编码,则可...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 计算logits 和 labels 之间的稀疏softmax 交叉熵 度量在离散分类任务中的错误率,这些类之间是相互排斥的(每个输入只能对应唯一确定的一个类)。举例来说,每个CIFAR-10 图片只能被标记为唯一的一个标签:一张图片可能是一只狗或一辆卡车...
由于tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()输入的label格式为一维的向量,所以首先需要将其转化为one-hot格式的编码,例如如果分量为3,代表该样本属于第三类,其对应的one-hot格式label为[0,0,0,1,...0],而如果你的label已经是one-hot格式,则可以使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( labels, logits, name=None ) 参数 labels 形状为 [d_0, d_1, ..., d_{r-1}] 的Tensor(其中 r 是labels 和结果的等级)和 dtype int32 或int64。 labels 中的每个条目都必须是 [0, num_classes) 中的索引。当此操作在 CPU 上运行时,其他值将...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=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labels的处理上有不同之处,lab...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 计算logits 和 labels 之间的稀疏softmax 交叉熵 度量在离散分类任务中的错误率,这些类之间是相互排斥的(每个输入只能对应唯一确定的一个类)。举例来说,每个CIFAR-10 图片只能被标记为唯一的一个标签:一张图片可能是一只狗或一辆卡车...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 这是一个TensorFlow中经常需要用到的函数。官方文档里面有对它详细的说明,传入3个参数:logits、labels和name 传入的logits为神经网络输出层的输出,shape为[batch_size,num_classes],传入的label为一个一维的vector,长度等于batch...