softmax

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InvalidArgumentError 로그와 라벨의 크기가 동일해야합니다. logits_size = [3215,25] labels_size = [10,25]

어떻게 든 고칠 수 있었던 몇 가지 오류 (OOM, 모양 문제 등)가있었습니다. 하지만이 오류로 인해 머리를 쓸 수 없습니다. 나는 꽤 조금 탐색했고 나는 또한 tensorsflow와 tf.squeeze 함수에서 logits 메소드를 사용하여 희소 크로스 엔트로피를 시도했지만 또한이 오류를 푸는데 도움이되지 못했다. 다음은 코드의 링크입니다 (전체 스택 추

python-3.x tensorflow deep-learning softmax 2017-09-07

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tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits - tensorflow에서 하나의 핫 인코딩이없는 레이블

나는 어떻게 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits이 작동하는지 이해하려고합니다. 설명은 말한다 : A common use case is to have logits of shape [batch_size, num_classes] and labels of shape [batch_size]. But higher di

tensorflow softmax one-hot 2017-09-26

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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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우리는 tensorflow에서 softmax로 tf.arg_max (Y, 1)가 필요한 이유는 무엇입니까? 나는 tensorflow 데모를 쓸 때

, 나는 correct_predition cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits=hypothesis,labels=Y)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)

label softmax hypothesis-test argmax 2017-05-01

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추론을 할 때 각 클래스와 관련된 확률을 계산하는 방법은 무엇입니까?

나는 tensorflow MNIST 튜토리얼 수정 작업을하고 있는데, 나는 36 개의 클래스를 가지고있다. 내 NN 출력 : [[ -2386.17529297 18497.5546875 12824.89257812 11382.53417969 5093.64941406 13072.60546875 -4560.9921875 13502.52148438 6688.22802

tensorflow neural-network inference softmax 2017-05-05

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분류 자 ​​신경망의 마지막 층은 시그 모이 드와 소프트 맥을 모두 사용합니까?

분류 자 ​​네트워크의 숨겨진 레이어는 sigmoid 또는 다른 활성화 함수를 사용하여 비선형 성을 도입하고 데이터를 정규화하지만 마지막 레이어는 softmax와 함께 sigmoid를 사용합니까? 나는 그것이 중요하지 않으며 네트워크가 어느 방향 으로든 훈련 될 것이라고 생각하지만 - softmax 레이어 만 사용해야합니까? 또는 시그 모이 드 함수를 먼저

neural-network classification softmax sigmoid 2017-10-06

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softmax_loss 함수 : 루프를 행렬로 변환

이제 스탠포드 cs231n 과정을 배우고 있습니다. softmax_loss 함수를 완료 할 때 전체 벡터화 된 형식으로 쓰는 것이 쉽지 않음을 발견했습니다. 특히 dw 용어를 다루는 것이 쉽지 않습니다. 아래는 제 코드입니다. 누군가 코드를 최적화 할 수 있습니까? 감사하겠습니다. def softmax_loss_vectorized(W, X, y, reg):

python numpy machine-learning softmax 2017-10-11

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Logsoftmax 안정성

저는 -max _i x_i 요소에 추가하여 softmax를 안정화하는 방법을 알고 있습니다. 이렇게하면 오버플로 및 언더 플로가 발생하지 않습니다. 이제 로그를 기록하면 언더 플로우가 발생할 수 있습니다. 로그 softmax (x)는 0으로 평가되어 -infinity가됩니다. 수정 방법을 잘 모르겠습니다. 나는 이것이 일반적인 문제라는 것을 알고있다. 나는

numerical softmax underflow numerical-stability 2017-05-20

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작은 학습 속도로도 클래스 수가 증가 할 때 '손실로 모델이 분산 됨 = NaN'입니다. [tensorflow]

나는 연령 분류를 위해 alexnet을 기반으로 한 네트워크를 가지고 있습니다. 내가 8 클래스의 네트워크를 훈련 할 때 완전히 잘 작동하지만 클래스를 60 또는 100으로 증가시킬 때 "모델이 손실 = NaN으로 분산 됨" 이미 학습 속도를 0.00000001 또는 0.0으로 줄이고 목욕 크기를 1로 줄입니다. . 하지만 did'nt 도움. 내 손실 함수

python machine-learning tensorflow deep-learning softmax 2017-05-22

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Tensorflow의 확장 성, 효율적인 계층 적 Softmax?

큰 어휘를 처리 할 수있는 계층 적 softmax 모델을 구현하는 데 관심이 있습니다 (예 : 10M 클래스의 순서). 큰 클래스 수로 확장 가능하고 효율적으로 수행 할 수있는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 예를 들어, 적어도 one paper은 2 레벨 트리를 사용할 때 HS가 대용량 vocab에 대해 ~ 25x 속도 향상을 달성 할 수 있다는 것을 보여

tensorflow softmax 2017-05-23

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