


**Softmax et Logits : quand utiliser `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` par rapport aux calculs Softmax et d'entropie croisée séparés ?**
Comprendre les logits : un guide de l'entropie croisée Softmax et Softmax avec logits
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le terme « logits » joue un rôle crucial dans la compréhension des architectures de réseaux neuronaux et des fonctions de perte. Cet article approfondit le concept des logits et explore les principales différences entre deux fonctions TensorFlow fondamentales : tf.nn.softmax et tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits.
Que sont les logits ?
Les logits font référence aux sorties linéaires non mises à l'échelle d'une couche de réseau neuronal. Contrairement aux probabilités qui vont de 0 à 1, les logits peuvent prendre n’importe quelle valeur réelle. L'utilisation de logits est répandue dans les fonctions softmax, qui normalisent ces valeurs en probabilités.
Softmax : Conversion des logits en probabilités
La fonction tf.nn.softmax transforme les logits en probabilités. Il fonctionne sur des sorties non mises à l'échelle, les écrasant dans une plage de 0 à 1 de telle sorte que la somme de toutes les probabilités soit égale à 1. Cette fonction est largement utilisée dans les réseaux de neurones profonds (DNN) pour calculer les probabilités de différentes classes.
Softmax Cross-Entropy avec Logits : une approche combinée
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits combine la fonction softmax avec le calcul de la perte d'entropie croisée. Il effectue les étapes suivantes en une seule opération mathématiquement efficace :
- Convertit les logits en probabilités à l'aide de softmax.
- Calcule la perte d'entropie croisée entre les probabilités prédites et les étiquettes de vérité terrain.
Perte d'entropie croisée : mesure des performances du modèle
La perte d'entropie croisée quantifie la divergence entre les probabilités prédites du modèle et les véritables étiquettes de classe. Il fournit une métrique pour évaluer les performances du modèle et est couramment utilisé dans les tâches de classification.
Choisir la bonne fonction
Lors de l'optimisation d'un modèle avec perte d'entropie croisée et activation softmax , il est généralement recommandé d'utiliser tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Cette fonction résout les problèmes d'instabilité numérique et est plus efficace mathématiquement que d'effectuer séparément le calcul de softmax et d'entropie croisée.
Dans les situations où les étiquettes appartiennent à une seule classe (c'est-à-dire un encodage à chaud), envisagez d'utiliser tf. nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits. Cette fonction optimise l'utilisation et l'efficacité de la mémoire dans de tels scénarios.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
