सार्वजनिक अंतिम वर्ग SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
बैकप्रोपेगेट के लिए सॉफ्टमैक्स क्रॉस एन्ट्रॉपी लागत और ग्रेडिएंट की गणना करता है।
'SoftmaxCrossEntropyWithLogits' के विपरीत, यह ऑपरेशन लेबल संभावनाओं के मैट्रिक्स को स्वीकार नहीं करता है, बल्कि सुविधाओं की प्रति पंक्ति एक एकल लेबल को स्वीकार करता है। इस लेबल को दी गई पंक्ति के लिए प्रायिकता 1.0 माना जाता है।
इनपुट लॉग हैं, संभावनाएं नहीं।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | बैकप्रॉप () बैकप्रॉपैगेटेड ग्रेडिएंट्स (बैच_साइज़ x num_classes मैट्रिक्स)। |
| स्थिर <T TNumber बढ़ाता है > SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T> | |
| आउटपुट <T> | नुकसान () प्रति उदाहरण हानि (बैच_आकार वेक्टर)। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> सुविधाएँ, ऑपरेंड <? TNumber > लेबल बढ़ाता है)
एक नए SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| विशेषताएँ | बैच_आकार x संख्या_वर्ग मैट्रिक्स |
| लेबल | [0, num_classes) में मानों के साथ बैच_आकार वेक्टर। यह दी गई मिनीबैच प्रविष्टि के लिए लेबल है। |
रिटर्न
- SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits का एक नया उदाहरण