SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

מחלקה ציבורית SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

בונים ציבוריים

SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits ()

שיטות ציבוריות

סטטי <T מרחיב את TNummer , U מרחיב את TNummer > Operand

sparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits ( scope scope, Operand <T> תוויות, Operand <U> logits)

מחשבת אנטרופיה צולבת softmax דלילה בין logits labels .

שיטות בירושה

מכיתה java.lang.Object

בוליאני	שווה (Object arg0)
שיעור אחרון<?>	getClass ()
int	hashcode ()
ריק סופי	להודיע ()
ריק סופי	הודע הכל ()
חוּט	toString ()
ריק סופי	המתן (ארג0 ארוך, int arg1)
ריק סופי	חכה (ארג0 ארוך)
ריק סופי	חכה ()

בונים ציבוריים

public SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits ()

שיטות ציבוריות

ציבורי סטטי Operand sparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits ( היקף היקף , תוויות Operand <T>, logits Operand <U>)

מחשבת אנטרופיה צולבת softmax דלילה בין logits labels .

מודד את שגיאת ההסתברות במשימות סיווג דיסקרטיות שבהן המחלקות סותרות זו את זו (כל ערך נמצא במחלקה אחת בדיוק). לדוגמה, כל תמונה של CIFAR-10 מסומנת בתווית אחת ויחידה: תמונה יכולה להיות כלב או משאית, אבל לא שניהם.

הערה:

עבור פעולה זו, ההסתברות של תווית נתונה נחשבת בלעדית. כלומר, מחלקות רכות אינן מותרות, וקטור labels חייב לספק אינדקס ספציפי יחיד עבור המחלקה האמיתית עבור כל שורת logits (כל ערך מיני-אצץ). עבור סיווג softmax עם התפלגות הסתברות עבור כל ערך, ERROR(/org.tensorflow.op.NnOps#softmaxCrossEntropyWithLogits) .

אַזהָרָה:

אופציה זו מצפה ללוגיטים לא מותאמים, מכיוון שהוא מבצע softmax על logits באופן פנימי לצורך יעילות. אל תקרא לאופ זה עם הפלט של softmax , מכיוון שהוא יפיק תוצאות שגויות.

מקרה שימוש נפוץ הוא לוגיטים של צורה [batchSize, numClasses] ובעלי תוויות של צורה [batchSize] , אך מידות גבוהות יותר נתמכות, ובמקרה זה מניחים שהממד dim הוא בגודל numClasses . logits חייב להיות סוג מידע של TFloat16 , TFloat32 או TFloat64 , labels חייבות להיות dtype של TInt32 או TInt64 .

פרמטרים

תְחוּם	ההיקף הנוכחי
תוויות	`Tensor` הצורה `[d_0, d_1, ..., d_{r-1}]` (כאשר `r` הוא דירוג `labels` והתוצאה) וה-dataType הוא `TInt32` או `TInt64` . כל ערך `labels` חייב להיות אינדקס ב- `[0, numClasses)` . ערכים אחרים יעלו חריג כאשר הפעלה זו מופעלת ב-CPU, ויחזירו `NaN` עבור שורות אובדן ושיפוע מתאימות ב-GPU.
לוגיטים	הפעלות לכל תווית (בדרך כלל פלט ליניארי) של צורה `[d_0, d_1, ..., d_{r-1}, numClasses]` ו-dataType של `TFloat16` , `TFloat32` או `TFloat64` . אנרגיות ההפעלה הללו מתפרשות כהסתברויות יומן לא מנורמלות.

החזרות

Tensor באותו צורה כמו labels ומאותו סוג של logits עם אובדן האנטרופיה צולבת softmax.

זורק

חריג טיעון לא חוקי	אם לוגיטים הם סקלרים (צריך לקבל דרגה >= 1) או אם דירוג התוויות אינו שווה לדרגת הלוגיטים מינוס אחד.