感觉就是softmax+tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 原文链接：https://blog.csdn.net/ZJRN1027/article/details/80199248 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_lo...
”sparse_softmax_cross_entropy_w“ 的搜索结果
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数的计算方式就是对输出值先算sigmoid，然后与真实值做交叉商运算。 sigmoid函数的定义：11+e−x\displaystyle\frac{1}{1+e^{-x}}1+e−x1 交叉商的计算方式：−(labels...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits与tf.nn.sofrmax_cross_entropy_with_logits有一些差异： 1，onehot格式和类别格式； 2，label的维度不同； 写在前面：想做这篇很久很久了，想对比加了sparse的和不...
函数：tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=x, labels=y) 作用：计算logits和labels之间的稀疏softmax交叉熵，该函数为常用函数。 函数：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=x, ...
4.示例sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 5. 示例softmax_cross_entropy_with_logits 6. 补充说明 函数讲解 1. 函数功能 多分类交叉熵计算函数。它适用于每个类别相互独立且排斥的情况，例如一幅图...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits与 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的区别 （1）tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( _...
这是今天遇到的一个Tensorflow问题，使用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits始终返回NaN。 查阅了Google后在github上找到了答案。 先说一下我的程序吧。 n_classes= 5 x = tf.placeholder(tf.float32, [None...
在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,...
softmax_cross_entropy_with_logits与sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的区别没有sparse：有sparse：对比代码 最近学习了Policy Gradients，里面用到了sparse_softmax_cross_entropy_with_logits，很惊诧这...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 这里的labels的形状为[batch_size],也即长度为batch_size的一维向量。每一个值的取值范围是[0,num_class)。 如果label 已经是one-hot...
1. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 该函数计算logits和labels之间的softmax交叉熵，softmax的含义是将传入的logits进行softmax映射，函数定义为： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() 计算logits和labels之间的稀疏softmax交叉熵． 一般与tf.reduce_sum()结合用来求交叉熵损失． 计算交叉熵 假设神经某网络最后一层的输出(未归一化的概率)为...
一、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 在深度学习的编程题，里面我们碰到了关于tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits,下面我们将翻译官网给其提供的介绍，并举例说明！ 函数原型：tf.nn.softmax_cross...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数的计算方式就是对输出值先算sigmoid，然后与真实值做交叉商运算。 sigmoid函数的定义：11+e−x\displaystyle\frac{1}{1+e^{-x}}1+e−x1 交叉商的计算方式：−(labels...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) 唯一的区别是sparse的labels是int类型，而非sparse的labels是one-hot类型。 具体代码用法 import ...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() 这是一个TensorFlow中经常需要用到的函数。官方文档里面有对它详细的说明，传入的logits为神经网络输出层的输出，shape为[batch_size，num_classes]，传入的...
tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(logits=logits, labels...tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels) 加 tf.reduce_mean。 它们的参数维度： logits: [batch_size, ...
一、三者的异同 1、共同点 三者功能都是先计算输入 logits 的 softmax 分类，再计算与输入 labels 之间的交叉熵，...已经弃用，相同功能被 softmax_cross_entropy_with_logits_v2 取代 （2）softmax_cross_ent...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( labels, logits, name=None ) labels:为样本的真实标签，shape为[batch_size]，每一个值∈[0，num_classes)，其实就是代表了batch中对应样本的类别，如二分类...
一、理论说明 1、Softmax函数 softmax函数的公式如下所示： 该函数的作用主要是将输入的向量 X 归一化，使各个分量的和为1。由于这个特性，该函数常常可以用在分类问...
http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different functions is aconvenience, as they produce the...
原函数： tf.nn.sparse_softmax_cross'_entropy_with_logits(logits=net, labels=y) tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=net...sparse_softmax_cross_entropy_with_logits中 lables接受直接的数字标签 ...
探索tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits，它求得是张量最后一维与标签的交叉熵，再对最后一维求和。放在图片上，就是对一个像素深度方向的向量，与对应的标签做交叉熵，再求一个像素深度方向交叉熵的和...
损失函数，经常用语多分类，相比于softmax交叉熵，其区别主要在于，softmax 的label是onehot编码的，如[0,0,1],而sparse它的label是一个可能性最高位置的索引。 logits = tf.constant([0.1,0.1,0.8]) labels = tf....
1、softmax_cross_entropy_with_logits() 函数原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None) 注意： 1、这个操作的输入logits是未经缩放的，该...
一、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) labels:为样本的真实标签， shape为[batch_size]，...
看完这个例子你就懂了 # batch_size是2，时间步是2 ax = [[1,2,3,4],[2,3,4,5],[2,2,4,5],[2,1,4,5]]# 2*2,4 bx = [[2,1],[2,3]] ax = tf.convert_to_tensor(ax,dtype=tf.float32) ...z = tf.nn.sparse_s...
softmax_cross_entropy_with_logits与sparse_softmax_cross_entropy_with_logits都是对最后的预测结果进行softmax然后求交叉熵 区别在于输入的label形式 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的label是 ...
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