cross-entropy

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tensorflow softmax_cross_entropy code

소스 코드 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits이 gen_nn_ops에 숨겨져 있기 때문에 Softmax 이후에 tensorflow가 교차 엔트로피를 계산하는 방법을 설명 할 수 있습니까? softmax 이후에 엔트로피가 교차하는 NaN 문제를 일으킬 정밀도 때문에 0을 출력 할 수 있습니다. tensorflow는 soft

tensorflow softmax cross-entropy 2017-10-19

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Tensorflow와 Sigmoid 교차 엔트로피 손실의 차이

TensorFlow를 사용하여 다중 레이블 분류를 구현하려고합니다 (즉, 각 출력 패턴에 많은 활성 단위가있을 수 있음). 이 문제는 클래스의 불균형을 낳습니다 (라벨 분포에있는 것보다 훨씬 많은 0으로 인해 라벨 패턴이 매우 희박합니다). 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits 기능을 사

tensorflow deep-learning multilabel-classification cross-entropy 2017-12-18

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weighted cross-entropy tensorflow

1에 합하지 않은 레이블을 전달할 수있는 내장형 텐서 플로를 찾을 수 없으므로 직접 작성하려고 시도했습니다 (입력은 [배치 크기, 레이블] 임) tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(y_true,axis=1) * tf.reduce_logsumexp(y_pred_logits,axis=1) - tf.reduce_sum(y_true * y_pre

tensorflow cross-entropy numerical-stability 2017-12-25

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Tensorflow - tf.losses.hinge_loss를 사용하여 도형을 만들 수 없음 호환되지 않는 오류

sparse_softmax_cross_entropy을 사용하는 현재 코드가 정상적으로 작동합니다. 내가 사용하려고하지만 loss_normal = ( tf.reduce_mean(tf.losses .sparse_softmax_cross_entropy(labels=labels, logits=logits,

machine-learning tensorflow cross-entropy 2017-11-08

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tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits - 순위 오류 여기

내 코드입니다 : import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: y = tf.constant([0,0,1]) x = tf.constant([0,1,0]) r = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logit

tensorflow softmax cross-entropy 2017-09-27

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TensorFlow 모델 손실 0

import tensorflow as tf import numpy as np def weight(shape): return tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)) def bias(shape): return tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=shape)) def ou

python tensorflow cross-entropy 2017-05-04

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크로스 엔트로피 함수 (파이썬)

신경망을 배우고 있으며 파이썬에서 함수 cross_entropy을 작성하고 싶습니다. 이 N 샘플의 개수 , k 같이 정의된다 클래스 수, log 자연 대수, 샘플 i 달리 클래스 j 및 0 인 경우 t_i,j은 1이며 , p_i,j은 샘플 i이 클래스 j에있을 것으로 예상되는 확률입니다. 대수와 관련된 숫자 문제를 피하려면 예측을 [10^{−12}, 1

python machine-learning neural-network cross-entropy 2017-11-19

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tensorflow 코드를 theano 코드로 변환 할 수 있습니까?

몇 가지 tensorflow 함수를 사용하는 함수가 있습니다. Theano에서이 함수가 필요합니다. 왜냐하면 Platform에서이 코드를 사용하기 위해서 Theano가 설치되어 있고 tensorflow가 없기 때문입니다. 나는 케사스를 중심으로 일하고있어서 tensorflow는 나를 위해 아주 비밀 스럽다. 기능은 다음과 같습니다 플랫폼에 Tensorflo

python tensorflow keras theano cross-entropy 2017-10-19

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한 열 벡터의 모든 구성 요소에 페널티를 적용하는 이진 교차 방향

2 개 클래스의 경우 이진 교차 엔트로피는 범주 형 교차 엔트로피와 동일하다는 것을 알고 있습니다. 또한 softmax가 무엇인지는 분명합니다. 따라서, 나는 범주 교차 엔트로피는 단지 1 을해야하지만 왜, 또는 내가 한 핫 벡터에 진 교차 엔트로피를 사용하지 않아야 수없는 하나 개의 구성 요소 (확률)을 처벌 볼 ? 요약 target class zero

machine-learning classification multilabel-classification one-hot-encoding cross-entropy 2017-05-23

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심층 학습에서 크로스 엔트로피와 MSE의 다른 행동에 대한 이유는 무엇입니까?

저는 세분화를위한 심층 학습 프로젝트를 진행하고 있습니다. 나는 분류를 위해 Softmax 레이어를 사용하고 있습니다. 아래에서 MSE의 수렴과 테스트 집합에 대한 교차 엔트로피 오차의 차이를 볼 수 있습니다. overfitting 외에 무슨 일이 일어나고 있는지 어떤 생각? MSECross-entrpy

deep-learning cross-entropy mse 2017-10-24

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