tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits中的“logits”到底是个什么意思？

最新推荐文章于 2022-11-21 19:05:42 发布
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解决 tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits() 报错 Only call `softmax_cross_entropy_with_logits`
沙哈
12-21 6626
运行程序报错：Traceback (most recent call last): File "demo.py", line 74, in <module> cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y)) File "/python2.7/site-packages/tensorflow/
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 和 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits分析
qq_37691909的博客
03-07 823
一、理论说明 1、Softmax函数 softmax函数的公式如下所示： 该函数的作用主要是将输入的向量 X 归一化，使各个分量的和为1。由于这个特性，该函数常常可以用在分类问...
TensorFlow中的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数详解
信小海
11-21 2321
TensorFlow中的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数详解
TensorFlow 中 softmax_cross_entropy_with_logits 及其···v2 和 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的异同
sdnuwjw的博客
01-08 5212
一、三者的异同 1、共同点 三者功能都是先计算输入 logits 的 softmax 分类，再计算与输入 labels 之间的交叉熵，最终返回的交叉熵结果相同 2、不同点 （1）softmax_cross_entropy_with_logits 已经弃用，相同功能被 softmax_cross_entropy_with_logits_v2 取代 （2）softmax_cross_ent...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2
LiQingBB的博客
10-27 920
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2( _sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None ) 计算label和logits之间的softmax交叉熵 一般logits和label都是[batch，num_classes]维的，但是更高维的也...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()笔记及交叉熵
JohnSon
03-10 3万+
交叉熵交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量p与q的相似性。交叉熵作为损失函数还有一个好处是使用sigmoid函数在梯度下降时能避免均方误差损失函数学习速率降低的问题，因为学习速率可以被输出的误差所控制。tensorflow中自带的函数可以轻松的实现交叉熵的计算。tf.nn.softmax_cross_entrop
TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
01-20
在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits详解
weixin_45558166的博客
09-02 2904
欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()及tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()函数的区别
sjtuxx_lee的博客
09-03 684
这两个函数主要用于定义多分类问题的loss。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None) 解释该函数最重要的两个参数： 1. labels: 训练数据的标记真值，每一行为一个概率分布（可以直接使用one-hot编码） 2. logit...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
weixin_33984032的博客
05-30 301
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels) 该方法有关的一共两个参数： 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes 第二个参数labels：实际的标签，大小同上 具体执行步骤： i...
吴恩达深度学习 2.3 改善深层神经网络-超参数调试和Batch Norm
weixin_43638099的博客
10-04 315
1. 知识点 超参数
调用tf.softmax_cross_entropy_with_logits函数出错解决
大坡3D软件开发
03-10 3万+
运行一个程序时提示出错如下：Traceback (most recent call last):  File "/MNIST/softmax.py", line 12, in     cross_entropy2=tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, y_))#dont forget tf.reduce_sum(
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，sparse_softmax_....
coder
08-04 924
一、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 在深度学习的编程题，里面我们碰到了关于tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits,下面我们将翻译官网给其提供的介绍，并举例说明！ 函数原型：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,l...
关于tensorflow中的softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数的区别
史丹利复合田的博客
07-16 1万+
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(记为f1) 和 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(记为f3),以及 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(记为f2) 之间的区别。 f1和f3对于参数logits的要求都是一样的，即未...
【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
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xf__mao的博客
11-28 12万+
在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的
cross entropy_tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2
weixin_39882870的博客
11-24 253
官方链接 这个api是废弃api tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的新版被废弃的旧版：反向传播时，只会反向传播logits，label不会反向传播（具体怎么理解还未可知）v2新版：反向传播时，logits和labels都会反向传播tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2( _sentinel=None...
Tensorflow函数：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 讲解
yangyang_liu的博客
04-13 1万+
首先把Tensorflow英文API搬过来： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None) Computes softmax cross entropy between logits and labels. Measure
函数 'tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits'。
03-26
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 函数计算稀疏 softmax 交叉熵。 稀疏 softmax 交叉熵是 softmax 交叉熵的一种变体，它适用于只有一个正确答案的情况，比如分类任务中。它可以通过将标签表示为一个整数列表而不是一个 one-hot 向量来实现。例如，如果有 5 个类别，那么分类任务的标签可以是 0、1、2、3 或 4。 该函数的输入包括实数对 logits 和整数标签 indices，输出最小化 logits 和 one-hot 表示给定的标签的交叉熵的张量。 使用示例： ``` import tensorflow as tf # 计算稀疏 softmax 交叉熵： logits = tf.constant([[0.5, 2.0, 1.0], [1.5, 1.0, 0.2]], dtype=tf.float32) labels = tf.constant([1, 0], dtype=tf.int32) loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels) # 执行计算图： with tf.Session() as sess: print(sess.run(loss)) ``` 该代码将输出： ``` [0.30775708 1.60943794] ``` 其中，第一个标签是 1，因此只有第一个样本的第二个元素是正确的，所以计算第一个样本的稀疏 softmax 交叉熵的结果是 0.30775708 ；第二个样本的标签是 0，因此第二个样本的第一个元素是正确的，它的稀疏 softmax 交叉熵的结果是 1.60943794 。 对于更复杂的示例和更多参数，请参阅 TensorFlow 官方文档。
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