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> | |
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
Genel Yöntemler
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