genel final sınıfı SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
Softmax çapraz entropi maliyetini ve geri yayılma gradyanlarını hesaplar.
'SoftmaxCrossEntropyWithLogits'ten farklı olarak bu işlem, etiket olasılıkları matrisini kabul etmez, bunun yerine özellik satırı başına tek bir etiketi kabul eder. Bu etiketin verilen satır için 1,0 olasılığa sahip olduğu kabul edilir.
Girdiler logitlerdir, olasılıklar değil.
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
| Çıkış <T> | arka destek () geri yayılan degradeler (batch_size x num_classes matrisi). |
| static <T , TNumber'ı genişletir > SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T> | |
| Çıkış <T> | kayıp () Örnek başına kayıp (batch_size vektörü). |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits"
Genel Yöntemler
public static SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> özellikleri, İşlenen <? extends TNumber > etiketleri)
Yeni bir SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits işlemini saran bir sınıf oluşturmanın fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| özellikler | parti_boyutu x sınıf_sayısı matrisi |
| etiketler | Batch_size vektörü, değerleri [0, num_classes). Bu, verilen mini parti girişinin etiketidir. |
İadeler
- SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits'in yeni bir örneği