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普林斯顿大学_逻辑回归损失函数_知识融合与质量评估_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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作用,因为它将通过张量长度(即最大序列长度)进行归一化。相反,我们希望通过之前计算的实际序列长度进行归一化。因此,我们手动使用tf.reduce_sum()和除法来获取正确的均值。 @lazy_property def成本(自己): #计算每一帧的交叉熵。 cross_entropy = self.target * tf.log(self.prediction)cross_entropy = -tf.reduce_sum(cross_entropy,reduction_indices = 2)mask = tf.sign(tf.reduce_max(tf.abs(self.target),reduction_indices = 2) )cross_entropy * =遮罩 #在实际序列长度上取平均值。cross_entropy = tf.reduce_sum(cross_entropy,reduction_indices = 1)cross_entropy / = tf.cast(self.length,tf.float32)返回tf.reduce_mean(cross_e
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