टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: सॉफ्टमैक्सक्रॉसएन्त्रोपायविथलॉग्स

#include <nn_ops.h>

सॉफ्टमैक्स क्रॉस एन्ट्रापी लागत और बैकप्रोपगेट के ग्रेडिएंट्स को पार करता है।

सारांश

इनपुट लॉगिट हैं, संभाव्यता नहीं।

तर्क:

गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
विशेषताएं: batch_size x num_classes मैट्रिक्स
लेबल: batch_size x num_classes मैट्रिक्स कॉलर को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि लेबल का प्रत्येक बैच एक वैध संभाव्यता वितरण का प्रतिनिधित्व करता है।

रिटर्न:

Output हानि: प्रति उदाहरण हानि (बैच_साइज़ वेक्टर)।
Output backprop: backpropagated gradients (batch_size x num_classes मैट्रिक्स)।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स
`SoftmaxCrossEntropyWithLogits (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input features, :: tensorflow::Input labels)`

::tensorflow::Output backprop

::tensorflow::Output loss

Operation operation

 SoftmaxCrossEntropyWithLogits(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input features,
  ::tensorflow::Input labels
)