SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
बैकप्रोपेगेट के लिए सॉफ्टमैक्स क्रॉस एन्ट्रॉपी लागत और ग्रेडिएंट की गणना करता है।
'SoftmaxCrossEntropyWithLogits' के विपरीत, यह ऑपरेशन लेबल संभावनाओं के मैट्रिक्स को स्वीकार नहीं करता है, बल्कि सुविधाओं की प्रति पंक्ति एक एकल लेबल को स्वीकार करता है। इस लेबल को दी गई पंक्ति के लिए प्रायिकता 1.0 माना जाता है।
इनपुट लॉग हैं, संभावनाएं नहीं।
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
विरासत में मिली विधियाँ
कक्षा java.lang.Object से बूलियन | बराबर (ऑब्जेक्ट arg0) |
अंतिम कक्षा<?> | गेटक्लास () |
int यहाँ | हैश कोड () |
अंतिम शून्य | सूचित करें () |
अंतिम शून्य | सभी को सूचित करें () |
डोरी | स्ट्रिंग () |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1) |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0) |
अंतिम शून्य | इंतज़ार () |
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> बैकप्रॉप ()
बैकप्रॉपैगेटेड ग्रेडिएंट्स (बैच_साइज़ x num_classes मैट्रिक्स)।
एक नए SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|
विशेषताएँ | बैच_आकार x संख्या_वर्ग मैट्रिक्स |
---|
लेबल | [0, num_classes) में मानों के साथ बैच_आकार वेक्टर। यह दी गई मिनीबैच प्रविष्टि के लिए लेबल है। |
---|
रिटर्न
- SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <T> हानि ()
प्रति उदाहरण हानि (बैच_आकार वेक्टर)।
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2023-12-01 (UTC) को अपडेट किया गया.
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