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
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 2) should equal rank of logits minus 1 (received 2). 一般是维度没有计算好; 函数是将softmax和cross_entropy放在一起计算,对于分类问...
对于软 softmax 分类来说,对每一个输入有一个概率分布,参照 softmax_cross_entropy_with_logits. 警告:这个操作期望无尺度化的logits, 因为它在内部高效地对logits 进行 softmax 。请不要用softmax 的输出调用这个操作,否则会产生错误结果。 logits 必须具有shape [batch_size, num_classes] 并且 dtype (float32...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) 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sof... 查看原文 tensorflow中交叉熵的计算...
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
print('tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits:', sess.run(loss_sparse)) 代码中的labels_sparse和labels表示的是一个意思,不过是两种表达方式,输出的结果是一样的: 这两个api的区别就在于labels的表达方式,正因为表达方式不同,也决定了 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits不能处理一...
即sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 直接用标签计算交叉熵,而 softmax_cross_entropy_with_logits 是标签的onehot向量参与计算。softmax_cross_entropy_with_logits 的 labels 是 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 的 labels 的一个独热版本(one hot version)。
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(...
2.keras内置损失函数:keras.losses.sparse_categorical_crossentropy 3.多分类问题注意度量metrics搭配 一. 损失函数tf.nn 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...
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...