tf.contrib.losses.softmax_cross_entropy

Создаёт функцию потерь кросс-энтропии, используя tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. (устарело)

tf.contrib.losses.softmax_cross_entropy(
    logits, onehot_labels, weights=1.0, label_smoothing=0, scope=None
)

weights выступает в качестве коэффициента для функции потерь. Если задан скаляр, то функция потерь просто масштабируется на заданное значение. Если weights является тензором размера [batch_size], то весовые коэффициенты функции потерь применяются к каждому соответствующему образцу.

Если label_smoothing не равно нулю, метки сглаживаются к значению 1/число_классов: new_onehot_labels = onehot_labels * (1 - label_smoothing)

+ label_smoothing / num_classes

Аргументы
`logits`	[batch_size, num_classes] выходные значения logits сети.
`onehot_labels`	[batch_size, num_classes] закодированные в виде one-hot меток.
`weights`	Коэффициенты для функции потерь. Тензор должен быть скаляром или тензором размера [batch_size].
`label_smoothing`	Если больше 0, то сглаживаются метки.
`scope`	область видимости операций, выполняемых при вычислении функции потерь.

Возвращаемое значение
Скаляр `Tensor` представляющий среднее значение функции потерь.

Исключения
`ValueError`	Если форма `logits` не совпадает с формой `onehot_labels`, или форма `weights` неверна, или `weights` равно None.

© 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/contrib/losses/softmax_cross_entropy