SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

genel final sınıfı SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

Softmax çapraz entropi maliyetini ve geri yayılma gradyanlarını hesaplar.

'SoftmaxCrossEntropyWithLogits'ten farklı olarak bu işlem, etiket olasılıkları matrisini kabul etmez, bunun yerine özellik satırı başına tek bir etiketi kabul eder. Bu etiketin verilen satır için 1,0 olasılığa sahip olduğu kabul edilir.

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 > SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> özellikleri, İşlenen <? extends TNumber > etiketleri)
Yeni bir SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits işlemini saran bir sınıf oluşturmanın fabrika yöntemi.
Çıkış <T>
kayıp ()
Örnek başına kayıp (batch_size vektörü).

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> backprop ()

geri yayılan degradeler (batch_size x num_classes matrisi).

public static SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> özellikleri, İşlenen <? extends TNumber > etiketleri)

Yeni bir SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits işlemini saran bir sınıf oluşturmanın fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
özellikler parti_boyutu x sınıf_sayısı matrisi
etiketler Batch_size vektörü, değerleri [0, num_classes). Bu, verilen mini parti girişinin etiketidir.
İadeler
  • SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits'in yeni bir örneği

genel Çıkış <T> kaybı ()

Örnek başına kayıp (batch_size vektörü).