aliran tensor:: operasi:: SoftmaxCrossEntropyDenganLogits

Menghitung biaya entropi silang softmax dan gradien ke propagasi mundur.

Ringkasan

Inputnya adalah logit, bukan probabilitas.

Argumen:

• ruang lingkup: Objek Lingkup
• fitur: matriks batch_size x num_classes
• labels: batch_size x num_classes matriks Penelepon harus memastikan bahwa setiap kumpulan label mewakili distribusi probabilitas yang valid.

Pengembalian:

• Kerugian Output : Per contoh kerugian (vektor ukuran_batch).
• Backprop Output : gradien yang dipropagasi mundur (matriks batch_size x num_classes).

Atribut publik

::tensorflow::Output backprop

::tensorflow::Output loss

Operation operation

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