


**ソフトマックスとロジッツ: `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` を使用する場合とソフトマックスとクロスエントロピーの個別の計算を使用する場合の比較**
ロジットを理解する: ロジットを使用したソフトマックスおよびソフトマックス クロスエントロピーのガイド
機械学習の領域では、「ロジット」という用語が使用されます。ニューラル ネットワーク アーキテクチャと損失関数を理解する上で重要な役割を果たします。この記事では、ロジットの概念を詳しく掘り下げ、2 つの基本的な TensorFlow 関数、tf.nn.softmax と tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits の主な違いを探ります。
ロジットとは何ですか?
ロジットは、ニューラル ネットワーク層のスケーリングされていない線形出力を指します。 0 から 1 の範囲の確率とは異なり、ロジットは任意の実数値を取ることができます。ソフトマックス関数では、ロジットの使用が一般的であり、これらの値を確率に正規化します。
ソフトマックス: ロジットを確率に変換する
tf.nn.softmax 関数は、ロジットを変換します。確率に。これは、スケーリングされていない出力を操作し、すべての確率の合計が 1 になるように出力を 0 から 1 の範囲に押し込みます。この関数は、さまざまなクラスの確率を計算するためにディープ ニューラル ネットワーク (DNN) で広く使用されています。
Softmax Cross-Entropy with Logits: A Combined Approach
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits は、softmax 関数とクロスエントロピー損失の計算を組み合わせます。以下の手順を 1 つの数学的に効率的な操作で実行します。
- ソフトマックスを使用してロジットを確率に変換します。
- 予測された確率とグランド トゥルース ラベルの間のクロスエントロピー損失を計算します。
クロスエントロピー損失: モデルのパフォーマンスの測定
クロスエントロピー損失は、モデルの予測確率と真のクラス ラベルの間の乖離を定量化します。これはモデルのパフォーマンスを評価するためのメトリックを提供し、分類タスクでよく使用されます。
適切な関数の選択
クロスエントロピー損失とソフトマックス活性化を使用してモデルを最適化する場合、通常は tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits を使用することをお勧めします。この関数は数値の不安定性の問題に対処し、ソフトマックスとクロスエントロピーの計算を個別に実行するよりも数学的に効率的です。
ラベルが単一のクラスに属する状況 (つまり、ワンホット エンコーディング) では、tf の使用を検討してください。 nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。この関数は、このようなシナリオでメモリの使用量と効率を最適化します。
以上が**ソフトマックスとロジッツ: `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` を使用する場合とソフトマックスとクロスエントロピーの個別の計算を使用する場合の比較**の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
