aliran tensor:: operasi:: SoftmaxCrossEntropyDenganLogits
#include <nn_ops.h>
Menghitung biaya entropi silang softmax dan gradien ke propagasi mundur.
Ringkasan
Inputnya adalah logit, bukan probabilitas.
Argumen:
- ruang lingkup: Objek Lingkup
- fitur: matriks batch_size x num_classes
- labels: batch_size x num_classes matriks Penelepon harus memastikan bahwa setiap kumpulan label mewakili distribusi probabilitas yang valid.
Pengembalian:
- Kerugian
Output
: Per contoh kerugian (vektor ukuran_batch). - Backprop
Output
: gradien yang dipropagasi mundur (matriks batch_size x num_classes).
Konstruktor dan Destruktor | |
---|---|
SoftmaxCrossEntropyWithLogits (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input features, :: tensorflow::Input labels) |
Atribut publik | |
---|---|
backprop | |
loss | |
operation |
Atribut publik
penyangga punggung
::tensorflow::Output backprop
kehilangan
::tensorflow::Output loss
operasi
Operation operation
Fungsi publik
SoftmaxCrossEntropyDenganLogits
SoftmaxCrossEntropyWithLogits( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input features, ::tensorflow::Input labels )