tensör akışı:: operasyon:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

Geri yayılım için softmax çapraz entropi maliyetini ve gradyanları hesaplar.

Özet

SoftmaxCrossEntropyWithLogits aksine, bu işlem bir etiket olasılıkları matrisini değil, özellik satırı başına 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) içindeki değerlere sahip batch_size vektörü. Bu, verilen mini parti girişi için etikettir.

İadeler:

• Output kaybı: Örnek başına kayıp (batch_size vektörü).
• Output backprop: geri yayılan gradyanlar (batch_size x num_classes matrix).

Genel özellikler

::tensorflow::Output backprop

::tensorflow::Output loss

Operation operation

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