TensorFlow之计算交叉熵的函数 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
写在前面：原由是遇到一个错误：ValueError: Rank mismatch: Rank of labels (received 2) should equal rank of logits minus 1 (received 2).因而去了解接下来介绍的这两个函数。python tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.sp
相关文章
- 1. tensorflow中交叉熵的计算
- 2. 交叉熵损失函数
- 3. 交叉熵代价函数
- 4. 损失函数---交叉熵
- 5. 交叉熵--损失函数
- 6. （Tensorflow之四）激活函数、交叉熵及优化器
- 7. softmax-交叉熵损失函数的求导计算推导
- 8. TensorFlow 2.x 信息+熵+交叉熵
- 9. 熵，信息熵，最大熵，交叉熵，交叉熵，损失函数，随机熵，vc熵的区别和联系
- 10. tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
- 更多相关文章...
- • C# 交错数组 - C#教程
- • SVN 提交操作 - SVN 教程
- • 使用Rxjava计算圆周率
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
