सहायता Kaggle पर TensorFlow साथ ग्रेट बैरियर रीफ की रक्षा चैलेंज में शामिल हों

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: सॉफ्टमैक्सक्रॉसएन्त्रोपायविथलॉग्स

#include <nn_ops.h>

सॉफ्टमैक्स क्रॉस एन्ट्रापी लागत और बैकप्रोपगेट के ग्रेडिएंट्स को पार करता है।

सारांश

इनपुट लॉगिट हैं, संभाव्यता नहीं।

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • विशेषताएं: batch_size x num_classes मैट्रिक्स
  • लेबल: batch_size x num_classes मैट्रिक्स कॉलर को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि लेबल का प्रत्येक बैच एक वैध संभाव्यता वितरण का प्रतिनिधित्व करता है।

रिटर्न:

  • Output हानि: प्रति उदाहरण हानि (बैच_साइज़ वेक्टर)।
  • Output backprop: backpropagated gradients (batch_size x num_classes मैट्रिक्स)।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

SoftmaxCrossEntropyWithLogits (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input features, :: tensorflow::Input labels)

सार्वजनिक विशेषताएँ

backprop
loss
operation

सार्वजनिक विशेषताएँ

बैकप्रॉप

::tensorflow::Output backprop

हानि

::tensorflow::Output loss

ऑपरेशन

Operation operation

सार्वजनिक कार्य

सॉफ्टमैक्सक्रॉसएन्त्रोपायविथलॉग्स

 SoftmaxCrossEntropyWithLogits(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input features,
  ::tensorflow::Input labels
)