المقاولون العامون
الأساليب العامة
| ثابت <T يمتد TNumber ، U يمتد TNumber > المعامل | sparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits ( نطاق النطاق ، تسميات المعامل <T>، سجلات المعامل <U>) يحسب الانتروبيا المتقاطعة softmax المتفرقة بين logits labels . |
الطرق الموروثة
المقاولون العامون
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits العامة ()
الأساليب العامة
المعامل الثابت العام sparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits (نطاق النطاق ، تسميات المعامل <T>، سجلات المعامل <U>)
يحسب الانتروبيا المتقاطعة softmax المتفرقة بين logits labels .
يقيس الخطأ الاحتمالي في مهام التصنيف المنفصلة التي تكون فيها الفئات حصرية بشكل متبادل (كل إدخال في فئة واحدة بالضبط). على سبيل المثال، يتم تصنيف كل صورة من صور CIFAR-10 بتسمية واحدة فقط: يمكن أن تكون الصورة كلبًا أو شاحنة، ولكن ليس كليهما.
ملحوظة:
في هذه العملية، يعتبر احتمال تسمية معينة حصريًا. وهذا يعني أن الفئات الناعمة غير مسموح بها، ويجب أن يوفر متجه labels فهرسًا واحدًا محددًا للفئة الحقيقية لكل صف من logits (كل إدخال دفعة صغيرة). بالنسبة لتصنيف softmax مع توزيع احتمالي لكل إدخال، ERROR(/org.tensorflow.op.NnOps#softmaxCrossEntropyWithLogits) .
تحذير:
تتوقع هذه العملية وجود سجلات غير مقيدة، نظرًا لأنها تنفذ softmax على logits داخليًا لتحقيق الكفاءة. لا تستدعي هذه العملية بمخرج softmax ، لأنها ستؤدي إلى نتائج غير صحيحة.
حالة الاستخدام الشائعة هي أن يكون لديك سجلات بالشكل [batchSize, numClasses] ولها تسميات بالشكل [batchSize] ، ولكن يتم دعم الأبعاد الأعلى، وفي هذه الحالة يُفترض أن البعد dim هو بحجم numClasses . يجب أن تحتوي logits علىTFloat16 أو TFloat32 أو TFloat64 ، ويجب أن تحتوي labels على dtype TInt32 أو TInt64 .
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| تسميات | Tensor الشكل [d_0, d_1, ..., d_{r-1}] (حيث r هي رتبة labels والنتيجة) ونوع البيانات هو TInt32 أو TInt64 . يجب أن يكون كل إدخال في labels فهرسًا في [0, numClasses) . ستثير القيم الأخرى استثناءً عند تشغيل هذه العملية على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإرجاع NaN للخسارة المقابلة وصفوف التدرج على وحدة معالجة الرسومات. |
| logits | عمليات التنشيط لكل تسمية (عادةً ما تكون مخرجات خطية) للشكل [d_0, d_1, ..., d_{r-1}, numClasses] ونوع البيانات لـ TFloat16 أو TFloat32 أو TFloat64 . يتم تفسير طاقات التنشيط هذه على أنها احتمالات سجل غير طبيعية. |
عائدات
-
Tensorمن نفس شكلlabelsومن نفس نوعlogitsمع خسارة الإنتروبيا المتقاطعة softmax.
رميات
| غير الشرعيين استثناء حجة | إذا كانت اللوغاريتمات عبارة عن كميات قياسية (يجب أن يكون لها رتبة >= 1) أو إذا كانت رتبة التسميات لا تساوي رتبة اللوغاريتمات ناقص واحد. |
|---|