tf.compat.v1.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
Вычисляет разреженную перекрёстную энтропию softmax между logits и labels.
tf.compat.v1.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None
)
Измеряет вероятностную ошибку в задачах дискретной классификации, в которых классы являются взаимоисключающими (каждая запись находится ровно в одном классе). Например, каждое изображение CIFAR-10 помечено одной и только одной меткой: изображение может быть собакой или грузовиком, но не обоими.
Примечание: Для этой операции вероятность заданной метки считается исключительной. То есть мягкие классы не допускаются, и векторlabelsдолжен предоставлять один конкретный индекс для истинного класса для каждой строкиlogits(каждая запись мини-пакета). Для мягкой классификации softmax с распределением вероятностей для каждой записи см.softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
Распространенный случай использования — иметь логиты формы [batch_size, num_classes] и метки формы [batch_size], но поддерживаются более высокие размерности, в этом случае предполагается, что размерность dim имеет размер num_classes. logits должен иметь тип данных float16, float32, или float64, а labels должен иметь тип данных int32 или int64.
Обратите внимание, что во избежание путаницы необходимо передавать в эту функцию только именованные аргументы.
| Args | |
|---|---|
_sentinel | Используется для предотвращения позиционных параметров. Внутренний, не использовать. |
labels | Tensor формы [d_0, d_1, ..., d_{r-1}] (где r - ранг labels и результат) и типа данных int32 или int64. Каждая запись в labels должна быть индексом в [0, num_classes). Другие значения вызовут исключение при выполнении этого оператора на ЦП и вернут NaN для соответствующих строк потерь и градиента на GPU. |
logits | Активации на каждый ярлык (обычно линейный выход) формы [d_0, d_1, ..., d_{r-1}, num_classes] и типа данных float16, float32, или float64. Эти энергии активации интерпретируются как ненормализованные логарифмические вероятности. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Returns | |
|---|---|
Tensor той же формы, что и labels и того же типа, что и logits с потерями перекрёстной энтропии softmax. |
| Raises | |
|---|---|
ValueError | Если логиты являются скалярами (должны иметь ранг >= 1) или если ранг меток не равен рангу логитов минус один. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
