Tensorflow 之 loss
参考博客:https://blog.csdn.net/ZJRN1027/article/details/80199248
1、计算cost的过程
1)对神经网络的输出(logits)进行softmax,即概率归一化;
2)结合样本的标签labels计算交叉熵cross-entropy,作为loss;
3)对batch中所有样本的loss进行平均得到cost
2、tensorflow中计算loss的函数
1)tf.nn.sparse.softmax_cross_entropy_with_logits():输入的label格式为1维的向量
2)tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits():输入的label格式为one-hot格式,即矩阵
计算Cross-Entropy
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