tf.compat.v1.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
Вычисляет перекрестную энтропию softmax между logits и labels. (устарело)
tf.compat.v1.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 передаваться в входные метки при обратном распространении.
См. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
Измеряет ошибку вероятности в задачах дискретного классифицирования, в которых классы взаимно исключают друг друга (каждый элемент принадлежит ровно одному классу). Например, каждый образ CIFAR-10 помечен одним и только одним ярлыком: образ может быть собакой или грузовиком, но не тем и другим одновременно.
Примечание: Хотя классы взаимно исключают друг друга, их вероятности необязательно таковы. Всё, что требуется, это то, что каждая строка labels представляет собой допустимое распределение вероятностей. Если это не так, вычисление градиента будет некорректным.
Если используется эксклюзивное labels (в котором в любой момент времени истинным является только один класс), см. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits.
Распространённым случаем использования является наличие логарифмов и меток формы [batch_size, num_classes], но поддерживаются и более высокие размерности, причём dim аргумент указывает на размерность класса.
Обратное распространение будет происходить только в logits. Чтобы вычислить потерю перекрестной энтропии, позволяющую обратное распространение в оба logits и labels, см. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
Обратите внимание, что для избежания путаницы требуется передавать только именованные аргументы в эту функцию.
| Аргументы | |
|---|---|
_sentinel |
Используется для предотвращения позиционных параметров. Внутреннее, не использовать. |
labels |
Каждый вектор по размерности класса должен содержать допустимое распределение вероятностей, например, в случае, когда метки имеют форму [batch_size, num_classes], каждая строка labels[i] должна представлять собой допустимое распределение вероятностей. |
logits |
Активации на метку, обычно линейный выход. Эти энергии активации интерпретируются как несглаженные 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 потерю перекрестной энтропии softmax. Его тип такой же, как у logits, а форма такая же, как у 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/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/softmax_cross_entropy_with_logits
