tensorflow:: ops:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

ソフトマックス交差エントロピーのコストと勾配を計算し、逆伝播を行います。

まとめ

SoftmaxCrossEntropyWithLogitsとは異なり、この演算ではラベル確率の行列ではなく、特徴量の行ごとに1つのラベルを受け取ります。このラベルは、指定された行に対して確率1.0を持つものとみなされます。

入力値は確率ではなく、ロジットです。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 特徴量: バッチサイズ × クラス数行列
• labels: batch_size のベクトル (値は [0, num_classes)。これは、指定されたミニバッチエントリのラベルです。

返品:

• Output損失：サンプルごとの損失（バッチサイズベクトル）。
• バックプロパゲーションOutput ：バックプロパゲーションされた勾配（バッチサイズ×クラス数行列）。

公開属性

::tensorflow::Output backprop

::tensorflow::Output loss

Operation operation

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