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 第二个参数labels:实际的标签,大小同上...
softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits) <tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([0.16984604, 0.82474494], dtype=float32)> 警告:此操作需要未缩放的 logits,因为它在内部对 logits 执行softmax 以提高效率。不要使用 softmax 的输出调用此操作,因为它会产生不正确的...
**函数 softmax_cross_entropy_with_logits的作用:1包括softmax ;2避免log0 结构化全连接层 如果使用了这个损失函数 由于它结合了softmax 所以就不需要额外自己进行softmax操作 这里依然计算了pred,是因为算准确率的时候需要用到 这里依然计算了pred,是因为算准确率的时候需要用到 这里依然计算了pred,是因为算准确...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 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_classeslabels:实际的标签,大小同上 执行流程 第一步是先对网络最后一层的输出做一个softmax,这一步通常是求取输...
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 ...
这是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 的常见用法 ,用于计算多分类 loss,如下所示: loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=labels,logits=logits) 等价于 loss2=-1.0*tf.reduce_sum(labels*tf.log(tf.nn.softmax(logits)),axis=-1) ...
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 ...
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
欢迎访问我的个人主页 tf.softmax_cross_entropy_with_logits()的计算过程一共分为两步:1.将logits转换成概率;2.计算交叉熵损失 1.将logits转换成概率 比如某个logits = [2, 7, 5],使用softmax将logits转换成概率,就是按照公式: 计算logits中每个元素的值:[ ...
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...