SoftmaxCrossEntropyWithLogits

공개 최종 클래스 SoftmaxCrossEntropyWithLogits

역전파를 위한 소프트맥스 교차 엔트로피 비용과 기울기를 계산합니다.

입력은 확률이 아니라 로짓입니다.

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <T>
역전파 ()
역전파 그래디언트(batch_size x num_classes 행렬).
static <T는 TNumber를 확장합니다. > SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 기능, 피연산자 <T> 레이블)
새로운 SoftmaxCrossEntropyWithLogits 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>
손실 ()
예를 들어 손실(batch_size 벡터)입니다.

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "SoftmaxCrossEntropyWithLogits"

공개 방법

공개 출력 <T> 역전파 ()

역전파 그래디언트(batch_size x num_classes 행렬).

공개 정적 SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 기능, 피연산자 <T> 레이블)

새로운 SoftmaxCrossEntropyWithLogits 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
특징 배치_크기 x num_classes 행렬
라벨 Batch_size x num_classes 행렬 호출자는 각 레이블 배치가 유효한 확률 분포를 나타내는지 확인해야 합니다.
보고
  • SoftmaxCrossEntropyWithLogits의 새 인스턴스

공개 출력 <T> 손실 ()

예를 들어 손실(batch_size 벡터)입니다.