In der folgenden TensorFlow-Funktion müssen wir die Aktivierung künstlicher Neuronen in der letzten Schicht füttern. Das verstehe ich. Aber ich verstehe nicht, warum es Logits heißt? Ist das nicht eine mathematische Funktion? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits =...
Ich bin kürzlich auf tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits gestoßen und kann nicht herausfinden, was der Unterschied zu tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ist . Der einzige Unterschied ist, dass Trainingsvektoren ysein one-hot kodierten bei der Verwendung
Ich weiß, dass es viele Erklärungen dafür gibt, was Kreuzentropie ist, aber ich bin immer noch verwirrt. Ist es nur eine Methode, um die Verlustfunktion zu beschreiben? Können wir den Gradientenabstiegsalgorithmus verwenden, um das Minimum mithilfe der Verlustfunktion zu
Klassifizierungsprobleme wie die logistische Regression oder die multinomiale logistische Regression optimieren einen entropieübergreifenden Verlust. Normalerweise folgt die Kreuzentropieschicht der Softmax- Schicht, die eine Wahrscheinlichkeitsverteilung erzeugt. Im Tensorflow gibt es...