공개 최종 수업 소프트맥스
소프트맥스 활성화를 계산합니다.
각 배치 `i`와 클래스 `j`에 대해 우리는
$$softmax[i, j] = exp(logits[i, j]) / sum_j(exp(logits[i, j]))$$
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
static <T는 Tnumber를 확장합니다. > Softmax <T> | |
출력 <T> | 소프트맥스 () `로지트`와 같은 모양입니다. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "소프트맥스"
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 Softmax <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 로지트)
새로운 Softmax 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
로짓 | `[batch_size, num_classes]` 형태의 2D. |
보고
- Softmax의 새로운 인스턴스