tensorflow:: ops:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

소프트맥스 교차 엔트로피 비용과 역전파를 위한 기울기를 계산합니다.

요약

SoftmaxCrossEntropyWithLogits 와 달리, 이 연산은 레이블 확률 행렬이 아니라 특징 행렬의 각 행에 대한 단일 레이블을 인수로 받습니다. 해당 행에 대해 이 레이블의 확률은 1.0으로 간주됩니다.

입력값은 확률이 아니라 로짓입니다.

논거:

• 범위: Scope 객체
• 특징: 배치 크기 x 클래스 수 행렬
• labels: batch_size 벡터 (값 범위: [0, num_classes)). 이는 주어진 미니배치 항목에 대한 레이블입니다.

보고:

• Output 손실: 예제당 손실(batch_size 벡터).
• Output 역전파: 역전파된 기울기(배치 크기 x 클래스 수 행렬).

공개 속성

::tensorflow::Output backprop

::tensorflow::Output loss

Operation operation

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