softmax_cross_entropy

softmax_cross_entropy是一种常用的损失函数，用于多分类问题中。它结合了softmax函数和交叉熵损失函数，可以用来评估模型的预测结果与真实标签之间的差距。在训练神经网络时，通常使用softmax_cross_entropy作为损失函数，通过反向传播算法来更新模型的参数，以最小化损失函数。

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softmax_cross_entropy_with_logits

softmax_cross_entropy_with_logits是一种常用的损失函数，用于多分类问题中。它结合了softmax函数和交叉熵损失函数，可以同时计算预测值和真实值之间的差距，并且可以将预测值转化为概率分布。在神经网络中，softmax_cross_entropy_with_logits通常作为输出层的损失函数，用于优化模型的参数。

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits是一个用于计算分类问题中损失函数的函数，它将logits（未经过softmax的输出）与稀疏标签（只有一个标签是1，其余都是）进行比较，并计算交叉熵损失。这个函数通常用于多分类问题，其中每个样本只有一个正确的标签。