tf.nn.softmax(
时间: 2023-11-20 20:17:11 浏览: 32
tf.nn.softmax函数是一个用于计算softmax激活函数的函数,它将给定的logits进行指数化并归一化得到概率分布。具体来说,softmax函数的计算方式是通过对logits使用指数函数,然后将指数函数的结果除以所有指数函数结果的和,从而得到一个概率分布。这个概率分布可以用来表示每个类别的预测概率。
而tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数是用于计算softmax交叉熵损失的函数。在计算损失的时候,它首先将logits输入softmax函数得到概率分布,然后将这个概率分布与实际标签进行比较,计算交叉熵损失。交叉熵损失是一种衡量两个概率分布之间差异的指标,用于衡量预测结果与实际标签之间的差异。最终,我们的目标是通过最小化交叉熵损失来优化模型的预测能力。
所以,tf.nn.softmax函数用于计算softmax激活函数,而tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数用于计算softmax交叉熵损失。这两个函数在深度学习中通常用于分类问题的模型训练过程中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tf.nn.softmax参数详解以及作用](https://blog.csdn.net/qq_34035425/article/details/119216112)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法](https://download.csdn.net/download/weixin_38560275/14850800)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [对tf.nn.softmax的理解](https://blog.csdn.net/wgj99991111/article/details/83586508)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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