天津大学_非线性回归分析_cross entropy函数_中国AI数据

2019-11-25

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ntropy) 与成本类似,我们必须调整误差函数。tf.argmax()操作的轴是第二轴,而不是第一轴。然后我们屏蔽填充帧并计算实际序列长度的平均值。最后的tf.reduce_mean()对数据批中的单词取平均值。 @lazy_property def错误(自己): 错误= tf.not_equal( tf.argmax(self.target,2),tf.argmax(self.prediction,2))错误= tf.cast(错误,tf.float32)掩码= tf.sign(tf.reduce_max(tf.abs(self。目标),reduction_indices = 2))错误* =遮罩 #在实际序列长度上取平均值。 错误= tf.reduce_sum(差错,reduction_indices = 1) 错误/ = tf.cast(self.length,tf.float32) 返回tf.reduce_mean(错误) TensorFlow的自动梯度计算的好处在于,我们可以为此模型使用与序列分类相同的优化操作,只需插入新的成本函数即可。从现在开始,我们

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