tf.compat.v1.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2

Вычисляет софтмакс-перекрестную энтропию между logits и labels. (устаревшие аргументы)

tf.compat.v1.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(
    labels, logits, axis=None, name=None, dim=None
)

Используется в ноутбуках

Измеряет ошибку вероятности в задачах дискретной классификации, в которых классы взаимно исключают друг друга (каждый элемент находится ровно в одном классе). Например, каждое изображение CIFAR-10 помечено одним и только одним ярлыком: изображение может быть собакой или грузовиком, но не тем и другим.

Примечание: Хотя классы взаимно исключают друг друга, их вероятности могут не быть такими. Все, что требуется, — это то, что каждая строка labels является допустимым распределением вероятностей. Если это не так, вычисление градиента будет неверным.

Если используются исключительные labels (при этом только один и только один класс является истинным), см. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits.

Распространённый случай использования — это наличие логарифмов и меток формы [batch_size, num_classes], но поддерживаются и более высокие размерности, при этом аргумент axis указывает размерность класса.

logits и labels должны иметь одинаковый тип данных (либо float16, либо float32, либо float64).

Обратное распространение произойдёт как в logits, так и в labels. Чтобы запретить обратное распространение в labels, передайте тензоры меток через tf.stop_gradient перед подачей их в эту функцию.

Обратите внимание, что для избежания путаницы требуется передавать только именованные аргументы в эту функцию.