SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

পাবলিক ক্লাস SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্যাটিক <T TNumber প্রসারিত করে, U TNumber > Operand প্রসারিত করে
sparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> লেবেল, Operand <U> লগিট)
logits এবং labels মধ্যে স্পার্স সফটম্যাক্স ক্রস এনট্রপি গণনা করে।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

পাবলিক স্পার্সসফ্টম্যাক্সক্রসএনট্রপি উইথলজিটস ()

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক স্ট্যাটিক অপারেন্ড স্পারসফ্টম্যাক্সক্রসএন্ট্রপি উইথলজিটস ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> লেবেল, অপারেন্ড <U> লগিট)

logits এবং labels মধ্যে স্পার্স সফটম্যাক্স ক্রস এনট্রপি গণনা করে।

বিচ্ছিন্ন শ্রেণীবিভাগের কার্যগুলির সম্ভাব্যতা ত্রুটি পরিমাপ করে যেখানে ক্লাসগুলি পারস্পরিকভাবে একচেটিয়া (প্রতিটি এন্ট্রি ঠিক একটি শ্রেণীতে)। উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি CIFAR-10 চিত্র একটি এবং শুধুমাত্র একটি লেবেল দিয়ে লেবেল করা হয়েছে: একটি চিত্র একটি কুকুর বা একটি ট্রাক হতে পারে, কিন্তু উভয় নয়৷

বিঃদ্রঃ:

এই অপারেশনের জন্য, একটি প্রদত্ত লেবেলের সম্ভাবনা একচেটিয়া বলে বিবেচিত হয়। অর্থাৎ, সফ্ট ক্লাস অনুমোদিত নয়, এবং labels ভেক্টরকে অবশ্যই logits প্রতিটি সারি (প্রতিটি মিনিব্যাচ এন্ট্রি) জন্য সত্য শ্রেণীর জন্য একটি নির্দিষ্ট সূচক প্রদান করতে হবে। প্রতিটি এন্ট্রির জন্য একটি সম্ভাব্যতা বন্টন সহ নরম softmax শ্রেণীবিভাগের জন্য, ERROR(/org.tensorflow.op.NnOps#softmaxCrossEntropyWithLogits)

সতর্কতা:

এই অপটি আনস্কেলড লগিট আশা করে, যেহেতু এটি দক্ষতার জন্য অভ্যন্তরীণভাবে logits একটি softmax সঞ্চালন করে। softmax এর আউটপুট দিয়ে এই অপটিকে কল করবেন না, কারণ এটি ভুল ফলাফল দেবে।

একটি সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে আকৃতির লগিট [batchSize, numClasses] এবং আকৃতির [batchSize] লেবেল থাকতে হয়, তবে উচ্চতর মাত্রা সমর্থিত হয়, এই ক্ষেত্রে dim -th মাত্রাটি numClasses আকারের বলে ধরে নেওয়া হয়। logits থাকতে হবে ডেটা টাইপ TFloat16 , TFloat32 , বা TFloat64 , এবং labels অবশ্যই TInt32 বা TInt64 এর dটাইপ থাকতে হবে।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
লেবেল আকৃতির Tensor [d_0, d_1, ..., d_{r-1}] (যেখানে r হল labels এবং ফলাফলের র‍্যাঙ্ক) এবং ডেটা টাইপ হল TInt32 বা TInt64labels প্রতিটি এন্ট্রি অবশ্যই [0, numClasses) এ একটি সূচক হতে হবে। অন্যান্য মানগুলি একটি ব্যতিক্রম উত্থাপন করবে যখন এই অপটি সিপিইউতে চালানো হবে এবং GPU-তে সংশ্লিষ্ট ক্ষতি এবং গ্রেডিয়েন্ট সারিগুলির জন্য NaN প্রদান করবে।
লগিট আকৃতির প্রতি-লেবেল সক্রিয়করণ (সাধারণত একটি রৈখিক আউটপুট) [d_0, d_1, ..., d_{r-1}, numClasses] এবং TFloat16 , TFloat32 , বা TFloat64 এর ডেটা টাইপ। এই সক্রিয়করণ শক্তিগুলিকে অস্বাভাবিক লগ সম্ভাব্যতা হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয়।
রিটার্নস
  • সফটম্যাক্স ক্রস এনট্রপি লস সহ logits মতো একই আকৃতির এবং labels মতো একই ধরনের একটি Tensor
নিক্ষেপ করে
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম যদি লগিটগুলি স্কেলার হয় (র্যাঙ্ক >= 1 থাকা প্রয়োজন) অথবা যদি লেবেলগুলির র্যাঙ্ক লগিট বিয়োগ একের র্যাঙ্কের সমান না হয়।