tf.compat.v1.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
Вычисляет кросс-энтропию софтмакса между logits и labels. (устарело)
tf.compat.v1.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
labels=None, logits=None, dim=-1, name=None, axis=None
)
Будущие основные версии TensorFlow позволят по умолчанию пропускать градиенты в входные метки при обратном распространении.
См. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
Измеряет вероятностную ошибку в задачах дискретного классифицирования, в которых классы взаимно исключают друг друга (каждый элемент принадлежит ровно одному классу). Например, каждое изображение CIFAR-10 помечено одним и только одним метком: изображение может быть собакой или грузовиком, но не тем и другим одновременно.
Примечание: Хотя классы взаимно исключают друг друга, их вероятности не обязательно таковыми являются. Всё, что требуется, — это то, что каждая строка labels является допустимым распределением вероятностей. Если это не так, вычисление градиента будет неверным.
Если используется исключительное labels (в котором истинным является только один класс), см. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits.
Частым случаем использования является наличие логарифмов и меток формы [batch_size, num_classes], но поддерживаются и более высокие размерности, при этом параметр dim указывает размерность класса.
Обратное распространение будет происходить только в logits. Для расчёта потери кросс-энтропии, допускающей обратное распространение как в logits, так и в labels, см. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
Обратите внимание, что для избежания путаницы требуется передавать только именованные аргументы в эту функцию.
| Аргументы | |
|---|---|
labels | Каждый вектор вдоль размерности класса должен содержать допустимое распределение вероятностей, например, в случае, когда метки имеют форму [batch_size, num_classes], каждая строка labels[i] должна быть допустимым распределением вероятностей. |
logits | Активации на метку, обычно линейный вывод. Эти энергии активации интерпретируются как ненормализованные логарифмические вероятности. |
dim | Размерность класса. По умолчанию -1, что соответствует последней размерности. |
name | Имя операции (необязательно). |
axis | Псевдоним для dim. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
A Tensor, содержащий потерю кросс-энтропии софтмакса. Его тип совпадает с типом logits, а форма совпадает с формой labels, за исключением того, что он не имеет последней размерности labels. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/softmax_cross_entropy_with_logits
