SoftmaxCrossEntropyWithLogits

genel final sınıfı SoftmaxCrossEntropyWithLogits

Softmax çapraz entropi maliyetini ve geri yayılma gradyanlarını hesaplar.

Girdiler logitlerdir, olasılıklar değil.

Sabitler

Sicim

OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>	arka destek () geri yayılan degradeler (batch_size x num_classes matrisi).
static <T , TNumber'ı genişletir > SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T>	create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> özellikleri, İşlenen <T> etiketleri) Yeni bir SoftmaxCrossEntropyWithLogits işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Çıkış <T>	kayıp () Örnek başına kayıp (batch_size vektörü).

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından

son boole değeri	eşittir (Nesne nesnesi)
son int	hash kodu ()
Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
son Dize	toString ()

Java.lang.Object sınıfından

boolean	eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>	getClass ()
int	hash kodu ()
son boşluk	bildir ()
son boşluk	tümünü bildir ()
Sicim	toString ()
son boşluk	bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk	bekle (uzun arg0)
son boşluk	Beklemek ()

org.tensorflow.op.Op arayüzünden

özet Yürütme Ortamı	env () Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "SoftmaxCrossEntropyWithLogits"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> backprop ()

geri yayılan degradeler (batch_size x num_classes matrisi).

public static SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> özellikleri, İşlenen <T> etiketleri)

Yeni bir SoftmaxCrossEntropyWithLogits işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler

kapsam	mevcut kapsam
özellikler	parti_boyutu x sınıf_sayısı matrisi
etiketler	Batch_size x num_classes matrisi Arayan, her etiket grubunun geçerli bir olasılık dağılımını temsil ettiğinden emin olmalıdır.

İadeler

• SoftmaxCrossEntropyWithLogits'in yeni bir örneği

genel Çıkış <T> kaybı ()

Örnek başına kayıp (batch_size vektörü).