tf.compat.v1.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
Вычисляет перекрёстную энтропию softmax между logits и labels. (устарела)
tf.compat.v1.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
labels=None, logits=None, dim=-1, name=None, axis=None
)
В будущих основных версиях TensorFlow градиенты по умолчанию будут распространяться на вход labels при обратном распространении.
См. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
Измеряет ошибку вероятности в задачах дискретной классификации, в которых классы взаимоисключающие (каждый элемент принадлежит ровно одному классу). Например, каждое изображение CIFAR-10 помечено одной и только одной меткой: изображение может быть собакой или грузовиком, но не тем и другим одновременно.
Примечание: Хотя классы взаимоисключающие, их вероятности не обязательно должны быть таковыми. Требуется лишь, чтобы каждая строка labels представляла допустимое распределение вероятностей. Если это не так, вычисление градиента будет некорректным.
Если используются взаимоисключающие labels (когда в каждый момент времени истинным является ровно один класс), см. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits.
Распространённый вариант использования — логиты и метки формы [batch_size, num_classes], но поддерживаются и более высокие размерности; размерность класса задаётся аргументом dim.
Обратное распространение будет выполняться только для logits. Чтобы вычислить функцию потерь на основе перекрёстной энтропии, допускающую обратное распространение как для logits, так и для labels, см. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
Обратите внимание: во избежание путаницы этой функции необходимо передавать только именованные аргументы.
| Аргументы | |
|---|---|
labels | Каждый вектор вдоль размерности класса должен представлять допустимое распределение вероятностей; например, если метки имеют форму [batch_size, num_classes], каждая строка labels[i] должна представлять допустимое распределение вероятностей. |
logits | Активации для каждой метки, обычно являющиеся линейным выходом. Эти значения активации интерпретируются как ненормированные логарифмы вероятностей. |
dim | Размерность класса. По умолчанию равна -1, то есть используется последняя размерность. |
name | Имя операции (необязательный параметр). |
axis | Псевдоним для dim. |
| Возвращает | |
|---|---|
Tensor, содержащий функцию потерь на основе перекрёстной энтропии softmax. Его тип совпадает с типом logits, а форма совпадает с формой labels, за исключением того, что в ней отсутствует последняя размерность 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
