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sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

时间: 2023-04-28 13:04:20 浏览: 151

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tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数的计算方式就是对输出值先算sigmoid，然后与真实值做交叉商运算。 sigmoid函数的定义：11+e−x\displaystyle\frac{1}{1+e^{-x}}1+e−x1 交叉商的计算方式：−(labels∗log(−logits)+(1−labels)∗log(1−logits))-(labels*log(-logits)+(1-labels)*log(1-logits))−(labels∗log(−logits)+(1−labels)∗log(1−logits)) labelslabelsla

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。

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