AI首页 > AI学习 > 北京尚学堂_softmax函数_分类问题引入_中国AI数据
北京尚学堂_softmax函数_分类问题引入_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

北京尚学堂_softmax函数_分类问题引入_中国AI数据

  • 北京尚学堂softmax函数第1名

    北京尚学堂怎么样softmax函数的使用方法

    北京尚学堂怎么样softmax函数的使用方法

  • 北京尚学堂softmax函数第2名

    北京尚学堂住宿softmax函数不可以在模型内部使用

    北京尚学堂住宿softmax函数不可以在模型内部使用

  • 北京尚学堂softmax函数第3名

    北京尚学堂科技有限公司官网rnn中softmax函数

    北京尚学堂科技有限公司官网rnn中softmax函数

  • 北京尚学堂softmax函数第4名

    北京尚学堂视频怎么样softmax函数分类

    北京尚学堂视频怎么样softmax函数分类

  • 北京尚学堂 论坛softmax函数 i!=j
    北京尚学堂 论坛softmax函数 i!=j
  • 北京尚学堂科技有限公司太原分公司softmax函数优缺点
    北京尚学堂科技有限公司太原分公司softmax函数优缺点
  • 传智播客和北京尚学堂哪个好softmax函数怎么画
    传智播客和北京尚学堂哪个好softmax函数怎么画
  • 北京尚学堂官网下载softmax函数 i!=j
    北京尚学堂官网下载softmax函数 i!=j
  • 传智播客和北京尚学堂哪个好softmax函数怎么画
    传智播客和北京尚学堂哪个好softmax函数怎么画
  • 北京尚学堂是传销吗softmax函数怎么画图
    北京尚学堂是传销吗softmax函数怎么画图
  • 北京尚学堂科技有限公司官网softmax函数的使用
    北京尚学堂科技有限公司官网softmax函数的使用
  • 北京尚学堂教育matlab中softmax函数意思
    北京尚学堂教育matlab中softmax函数意思
dist = tf.constant([[0.1,0.02,0.88]])softmax_xentropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_ logits(unscaled_logits,target_dist)打印(sess.run(softmax_xentropy)) [1.16012561] 稀疏softmax交叉熵损失与以前相同,除了目标不是概率分布以外,它是真实类别的索引。代替传递一个值为1的稀疏全零目标向量,我们只传递其类别为真实值的索引,如下所示:unscaled_logits = tf.constant([[1。,-3。,10.] ])sparse_target_dist = tf.constant([2])sparse_xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_ logits(unscaled_logits,sparse_target_dist)print(sess.run(sparse_xentropy))[0.00012564] HQW it WQrkS… 这
【AI网站】人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、大数据、培训课程、各大框架、视频学习、学习路线
热门资讯

备案号:黔ICP备17009812号-1