SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
সফটম্যাক্স ক্রস এনট্রপি খরচ এবং গ্রেডিয়েন্ট ব্যাকপ্রোপেগেট করতে গণনা করে।
`SoftmaxCrossEntropyWithLogits` এর বিপরীতে, এই ক্রিয়াকলাপটি লেবেল সম্ভাব্যতার একটি ম্যাট্রিক্স গ্রহণ করে না, বরং বৈশিষ্ট্যগুলির প্রতি সারি প্রতি একটি একক লেবেল গ্রহণ করে। প্রদত্ত সারির জন্য এই লেবেলটির সম্ভাব্যতা 1.0 বলে মনে করা হয়।
ইনপুট হল লগিট, সম্ভাবনা নয়।
ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
java.lang.Object ক্লাস থেকে বুলিয়ান | সমান (অবজেক্ট arg0) |
চূড়ান্ত ক্লাস<?> | getClass () |
int | হ্যাশ কোড () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অবহিত () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | সকলকে অবহিত করুন () |
স্ট্রিং | স্ট্রিং () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন () |
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
ধ্রুবক মান: "SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits"
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <T> ব্যাকপ্রপ ()
ব্যাকপ্রোপগেটেড গ্রেডিয়েন্ট (ব্যাচ_সাইজ x সংখ্যা_ক্লাস ম্যাট্রিক্স)।
একটি নতুন SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|
বৈশিষ্ট্য | ব্যাচ_সাইজ x num_classes ম্যাট্রিক্স |
---|
লেবেল | [0, num_classes) এর মান সহ ব্যাচ_সাইজ ভেক্টর। এটি প্রদত্ত মিনিব্যাচ এন্ট্রির জন্য লেবেল। |
---|
রিটার্নস
- SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits এর একটি নতুন উদাহরণ
সর্বজনীন আউটপুট <T> ক্ষতি ()
উদাহরণ প্রতি ক্ষতি (ব্যাচ_সাইজ ভেক্টর)।
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits\n\npublic final class **SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits** \nComputes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.\n\n\nUnlike \\`SoftmaxCrossEntropyWithLogits\\`, this operation does not accept\na matrix of label probabilities, but rather a single label per row\nof features. This label is considered to have probability 1.0 for the\ngiven row.\n\n\nInputs are the logits, not probabilities.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Constants\n\n|--------|----------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------|\n| String | [OP_NAME](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits#OP_NAME) | The name of this op, as known by TensorFlow core engine |\n\n### Public Methods\n\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [backprop](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits#backprop())() backpropagated gradients (batch_size x num_classes matrix). |\n| static \\\u003cT extends [TNumber](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TNumber)\\\u003e [SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits)\\\u003cT\\\u003e | [create](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits#create(org.tensorflow.op.Scope, org.tensorflow.Operand\u003cT\u003e, org.tensorflow.Operand\u003c? extends org.tensorflow.types.family.TNumber\u003e))([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e features, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c? extends [TNumber](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TNumber)\\\u003e labels) Factory method to create a class wrapping a new SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits operation. |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [loss](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits#loss())() Per example loss (batch_size vector). |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class [org.tensorflow.op.RawOp](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp) \n\n|----------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| final boolean | [equals](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#equals(java.lang.Object))(Object obj) |\n| final int | [hashCode](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#hashCode())() |\n| [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n| final String | [toString](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#toString())() |\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nFrom interface [org.tensorflow.op.Op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op) \n\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [ExecutionEnvironment](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ExecutionEnvironment) | [env](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#env())() Return the execution environment this op was created in. |\n| abstract [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n\nConstants\n---------\n\n#### public static final String\n**OP_NAME**\n\nThe name of this op, as known by TensorFlow core engine \nConstant Value: \"SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits\"\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e\n**backprop**\n()\n\nbackpropagated gradients (batch_size x num_classes matrix). \n\n#### public static [SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits)\\\u003cT\\\u003e\n**create**\n([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e features, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c? extends [TNumber](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TNumber)\\\u003e labels)\n\nFactory method to create a class wrapping a new SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits operation. \n\n##### Parameters\n\n| scope | current scope |\n| features | batch_size x num_classes matrix |\n| labels | batch_size vector with values in \\[0, num_classes). This is the label for the given minibatch entry. |\n|----------|------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n##### Returns\n\n- a new instance of SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits \n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e\n**loss**\n()\n\nPer example loss (batch_size vector)."]]