tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
| Просмотр исходного кода на GitHub |
Вычисляет кросс-энтропию софтмакса между logits и labels. (устаревшая функция)
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None, axis=None
)
В будущих основных версиях TensorFlow градиенты будут по умолчанию распространяться на входные метки при обратном распространении.
См. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
Измеряет ошибку вероятности в задачах дискретного классифицирования, в которых классы являются взаимоисключающими (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.
Примечание: Хотя классы взаимоисключают друг друга, их вероятности могут быть не такими. Все, что требуется, — это то, что каждая строка labels является допустимым распределением вероятностей. Если это не так, вычисление градиента будет неверным.
Если используете исключительные labels (где в одно и то же время истинным является только один класс), см. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits.
Общий случай — это логиты и метки формы [batch_size, num_classes], но поддерживаются и более высокие размерности, причём dim аргумент указывает размерность класса.
Обратное распространение будет происходить только в logits. Для расчёта потери кросс-энтропии, позволяющей обратное распространение в logits и labels, см. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
Обратите внимание, что для избежания путаницы необходимо передавать только именованные аргументы в эту функцию.
| Аргументы | |
|---|---|
_sentinel | Используется для предотвращения позиционных параметров. Внутреннее, не используйте. |
labels | Каждый вектор вдоль размерности класса должен содержать действительное распределение вероятностей, например, в случае, когда метки имеют форму [batch_size, num_classes], каждая строка labels[i] должна быть действительным распределением вероятностей. |
logits | Активации на метку, обычно линейный вывод. Эти энергетические 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 | |
|---|---|
Значение Tensor, содержащее потери кросс-энтропии софтмакса. Его тип совпадает с типом logits, а 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/nn/softmax_cross_entropy_with_logits
