tensorflow::ops::SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

#include <nn_ops.h>

Geri yayılım için softmax çapraz entropi maliyetini ve gradyanları hesaplar.

Özet

SoftmaxCrossEntropyWithLogits aksine, bu işlem etiket olasılıklarının bir matrisini değil, özelliklerin her satırı için tek bir etiketi kabul eder. Bu etiketin, verilen satır için 1,0 olasılığa sahip olduğu kabul edilir.

Girdiler olasılıklar değil, logitlerdir.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • Özellikler: batch_size x num_classes matrisi
  • Etiketler: [0, num_classes) aralığında değerler içeren batch_size vektörü. Bu, verilen minibatch girdisi için etikettir.

İadeler:

  • Output kaybı: Örnek başına kayıp (batch_size vektörü).
  • Geri yayılım Output : geri yayılmış gradyanlar (batch_size x num_classes matrisi).

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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

Genel özellikler

backprop
loss
operation

Genel özellikler

geri itme 

::tensorflow::Output backprop

kayıp 

::tensorflow::Output loss

operasyon 

Operation operation

Kamusal işlevler

SeyrekYumuşakMaksimumÇaprazEntropiLogitlerle 

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