tensorflow::ops::SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

#include <nn_ops.h>

Calcule le coût d'entropie croisée softmax et les gradients à rétropropager.

Résumé

Contrairement à SoftmaxCrossEntropyWithLogits , cette opération n'accepte pas une matrice de probabilités d'étiquettes, mais une seule étiquette par ligne de caractéristiques. Cette étiquette est considérée comme ayant une probabilité de 1,0 pour la ligne considérée.

Les données d'entrée sont les logits, et non les probabilités.

Arguments :

  • portée : un objet Scope
  • caractéristiques : matrice taille_lot x nombre_classes
  • labels : vecteur batch_size avec des valeurs dans [0, num_classes). Il s’agit de l’étiquette pour l’entrée de minibatch donnée.

Retours :

  • Perte Output : Perte par exemple (vecteur batch_size).
  • Rétropropagation Output : gradients rétropropagés (matrice batch_size x num_classes).

Constructeurs et destructeurs

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

attributs publics

backprop
loss
operation

attributs publics

contre-poussée 

::tensorflow::Output backprop

perte 

::tensorflow::Output loss

opération 

Operation operation

fonctions publiques

Entropie croisée Softmax clairsemée avec logits 

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