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テンソルフロー::作戦:: SoftmaxCrossEntropyWithLogits
#include <nn_ops.h>逆伝播するためのソフトマックス クロス エントロピー コストと勾配を計算します。
まとめ
入力は確率ではなくロジットです。
引数:
- スコープ:スコープオブジェクト
- 機能:batch_size x num_classes マトリックス
- ラベル:batch_size x num_classes 行列 呼び出し元は、ラベルの各バッチが有効な確率分布を表すことを確認する必要があります。
戻り値:
-
Output損失: 損失の例 (batch_size ベクトル)。 -
Output逆伝播: 逆伝播された勾配 (batch_size x num_classes 行列)。
パブリック属性
公共機能
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最終更新日 2025-07-25 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-25 UTC。"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SoftmaxCrossEntropyWithLogits Class Reference\n\ntensorflow::ops::SoftmaxCrossEntropyWithLogits\n==============================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.\n\nSummary\n-------\n\nInputs are the logits, not probabilities.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- features: batch_size x num_classes matrix\n- labels: batch_size x num_classes matrix The caller must ensure that each batch of labels represents a valid probability distribution.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) loss: Per example loss (batch_size vector).\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) backprop: backpropagated gradients (batch_size x num_classes matrix).\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SoftmaxCrossEntropyWithLogits](#classtensorflow_1_1ops_1_1_softmax_cross_entropy_with_logits_1a4cbff4fa9d4606e374b1a88b5de132dc)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` features, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` labels)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [backprop](#classtensorflow_1_1ops_1_1_softmax_cross_entropy_with_logits_1a3f3e88d3a28b38d7190c586e53a90391) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [loss](#classtensorflow_1_1ops_1_1_softmax_cross_entropy_with_logits_1ad3f6fea2fc731063932763fa4b3c8ce0) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_softmax_cross_entropy_with_logits_1aec7fdf4d82369e8bc00d0c9c8dd7faab) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### backprop\n\n```text\n::tensorflow::Output backprop\n``` \n\n### loss\n\n```text\n::tensorflow::Output loss\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SoftmaxCrossEntropyWithLogits\n\n```gdscript\n SoftmaxCrossEntropyWithLogits(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input features,\n ::tensorflow::Input labels\n)\n```"]]
