يحسب softmax تكلفة الانتروبيا المتقاطعة والتدرجات للانتشار العكسي.
على عكس `SoftmaxCrossEntropyWithLogits`، لا تقبل هذه العملية مصفوفة من احتمالات التسمية، بل تقبل تسمية واحدة لكل صف من الميزات. تعتبر هذه التسمية ذات احتمالية 1.0 للصف المحدد.
المدخلات هي اللوغاريتمات، وليس الاحتمالات.
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الإخراج <T> | دعامة خلفية () التدرجات ذات الانتشار العكسي (مصفوفة Batch_size x num_classes). |
ثابت <T يمتد TNumber > SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T> | |
الإخراج <T> | خسارة () خسارة لكل مثال (ناقل الدفعة_حجم). |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
إنشاء SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T> الثابت العام ( نطاق النطاق ، وميزات المعامل <T>، والمعامل <؟ يمتد TNumber > التسميات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
سمات | Batch_size x num_classes مصفوفة |
تسميات | ناقل Batch_size بقيم في [0، num_classes). هذه هي التسمية الخاصة بإدخال الدفعة الصغيرة المحدد. |
عائدات
- مثيل جديد لـ SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits