(1)sequence_loss_by_example(logits, targets, weights)
這個函式用於計算所有examples的加權交叉熵損失，logits引數是乙個2d tensor構成的列表物件，每乙個2d tensor的尺寸為[batch_size x num_decoder_symbols]，函式的返回值是乙個1d float型別的tensor，尺寸為batch_size，其中的每乙個元素代表當前輸入序列example的交叉熵。另外，還有乙個與之類似的函式sequence_loss，它對sequence_loss_by_example函式返回的結果進行了乙個tf.reduce_sum運算，因此返回的是乙個標稱型float tensor。（我所理解的是用於lstm）
(2)tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
TensorFlow 損失函式
import numpy as np import tensorflow as tf sess tf.interactivesession 1.多分類中的softmax函式在多分類的神經網路中，通常在最後一層接乙個softmax層。對於n分類問題，softmax層就有n個結點，每個結點輸出的就是該類...
TensorFlow損失函式
tensorflow損失函式 正如前面所討論的，在回歸中定義了損失函式或目標函式，其目的是找到使損失最小化的係數。本文將介紹如何在 tensorflow 中定義損失函式，並根據問題選擇合適的損失函式。宣告乙個損失函式需要將係數定義為變數，將資料集定義為佔位符。可以有乙個常學習率或變化的學習率和正則化...
tf 損失函式 TensorFlow裡面損失函式
2 交叉熵 交叉熵 crossentropy 也是loss演算法的一種，一般用在分類問題上，表達的意識為 輸入樣本屬於某一類的概率 其表示式如下，其中y代表真實值分類 0或1 a代表 值。在tensorflow中常見的交叉熵函式有 sigmoid交叉熵 softmax交叉熵 sparse交叉熵 加權...