tensorflow中softmax_cross_entropy_with_logits函数的实现
2017-07-08 21:54
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自己实现了softmax_cross_entropy_with_logits函数的功能，算是复习下softmax和cross_entropy
更新：—————————————————
tf中实现了softmax_cross_entropy_with_logits和sparse_softmax_cross_entropy_with_logits，今天看代码看到用sparse的，在此总结下两者的异同。
两者主要在输入参数（labels）的格式不同：
softmax_cross_entropy_with_logits中logits是[batch,num_classes]
labels是[batch,num_classes]
也就是说labels是各个类别的概率
而sparse_softmax_cross_entropy_with_logits在lables上不一样，labels的输入数[batch,1]，也就是说唯一指定所属类别
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tf中实现了softmax_cross_entropy_with_logits和sparse_softmax_cross_entropy_with_logits，今天看代码看到用sparse的，在此总结下两者的异同。
两者主要在输入参数（labels）的格式不同：
softmax_cross_entropy_with_logits中logits是[batch,num_classes]
labels是[batch,num_classes]
也就是说labels是各个类别的概率
而sparse_softmax_cross_entropy_with_logits在lables上不一样，labels的输入数[batch,1]，也就是说唯一指定所属类别
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