北京尚学堂_softmax函数_分类问题引入_中国AI数据

2019-11-25

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dist = tf.constant([[0.1,0.02,0.88]])softmax_xentropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_ logits(unscaled_logits,target_dist)打印(sess.run(softmax_xentropy)) [1.16012561] 稀疏softmax交叉熵损失与以前相同,除了目标不是概率分布以外,它是真实类别的索引。代替传递一个值为1的稀疏全零目标向量,我们只传递其类别为真实值的索引,如下所示:unscaled_logits = tf.constant([[1。,-3。,10.] ])sparse_target_dist = tf.constant([2])sparse_xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_ logits(unscaled_logits,sparse_target_dist)print(sess.run(sparse_xentropy))[0.00012564] HQW it WQrkS… 这

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