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。

相关问题

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits是TensorFlow中用来计算交叉熵损失的函数。它需要两个输入，一个是预测值（logits），一个是真实值（标签）。它会自动使用softmax函数对预测值进行处理，并且可以处理标签是稀疏的情况。

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits算法流程

1. 输入参数：logits是模型的输出结果，shape为[batch_size, num_classes]；labels是真实标签，shape为[batch_size]。

2. 对labels进行one-hot编码得到shape为[batch_size, num_classes]的矩阵。

3. 计算logits的softmax值，得到shape为[batch_size, num_classes]的矩阵。

4. 将softmax值与one-hot编码的标签相乘，得到shape为[batch_size, num_classes]的矩阵。

5. 对矩阵按行求和，得到shape为[batch_size]的向量。

6. 对向量中每个元素进行log运算，得到shape为[batch_size]的向量。

7. 将向量中每个元素与-1相乘，得到shape为[batch_size]的向量。

8. 对向量中每个元素求平均值，得到一个标量。

9. 返回标量作为损失函数的值。