1. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=label, logits=y) label真实标签,注意是一个onehot向量 TensorFlow已经实现好函数,用来计算label和logits的softmax交叉熵。注意,该函数的参数logits在函数内会用softmax进行处理,所以传进来时不能是softmax的输出了。 2. tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_w...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) 这个函数与上一个函数十分类似,唯一的区别在于labels. labels的每一行为真实类别的索引 函数定义 执行步骤 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logit...
15. softmax=sess.run(y) 16. c_e = sess.run(cross_entropy) 17. c_e2 = sess.run(cross_entropy2) 18. print("step1:softmax result=") 19. print(softmax) 20. print("step2:cross_entropy result=") 21. print(c_e) 22. print("Function(softmax_cross_entropy_with_logits) result=")...
当cross entropy的输入P是softmax的输出时,cross entropy等于softmax loss。Pj是输入的概率向量P的第j个值,所以如果你的概率是通过softmax公式得到的,那么cross entropy就是softmax loss。 好了,接下来我自己实现项目的代码: cross_entropy = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tra...
函数:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到这个问题:Rank mismatch: Rank of labels (received
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()函数的使用方法,softmax实际就是将输入函数带到一个方程np.power(np.e,xi)/Σnp.power(np.e,xi)中得到,其代码如下:
loss函数可以理解成为我们需要去优化的函数,即最小化的函数值。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes ...
函数说明 在计算交叉熵之前,通常要用到softmax层来计算结果的概率分布。因为softmax层并不会改变最终的分类结果(排序),所以,tensorflow将softmax层与交叉熵函数进行封装,形成一个函数方便计算:tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits= , labels=)。
函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2是常用的最新版本的交叉熵函数A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具