tf.compat.v2.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
Вычисляет перекрёстную энтропию софтмакса между logits и labels.
tf.compat.v2.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
labels, logits, axis=-1, name=None
)
Измеряет вероятностную ошибку в задачах дискретной классификации, в которых классы взаимоисключают друг друга (каждый элемент принадлежит ровно одному классу). Например, каждое изображение CIFAR-10 помечено одним и только одним меткой: изображение может быть собакой или грузовиком, но не тем и другим одновременно.
Примечание: Хотя классы взаимоисключают друг друга, их вероятности могут быть не такими. Всё, что требуется, — это то, что каждая строка labels является допустимым распределением вероятностей. Если это не так, вычисление градиента будет неверным.
Если использовать исключительные labels (где один и только один класс является истинным), см. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits.
Распространённым случаем является наличие логарифмов и меток формы [batch_size, num_classes], но поддерживаются и более высокие измерения, при этом аргумент axis указывает размерность класса.
logits и labels должны иметь одинаковый тип данных (либо float16, float32, или float64).
Обратное распространение будет происходить как в logits, так и в labels. Чтобы запретить обратное распространение в labels, передавайте тензоры меток через tf.stop_gradient перед подачей их в эту функцию.
Обратите внимание, что для избежания путаницы необходимо 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, как правило, линейный выход. Эти энергетические активации интерпретируются как ненормализованные логарифмические вероятности. |
axis | Размерность класса. По умолчанию -1, что соответствует последней размерности. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
A Tensor, содержащий потерю перекрёстной энтропии софтмакса. Его тип совпадает с типом logits, а его форма совпадает с формой labels, за исключением того, что у него отсутствует последняя размерность labels. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/compat/v2/nn/softmax_cross_entropy_with_logits
