**Apakah Perbezaan Antara `tf.nn.softmax` dan `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` dalam TensorFlow?**

Memahami Logit dalam TensorFlow

Dalam dokumentasi API TensorFlow, istilah "logit" sering ditemui. Logit merujuk kepada nilai pengaktifan tidak berskala yang dihasilkan oleh lapisan rangkaian saraf. Ia ditafsirkan sebagai kebarangkalian log sebelum ditukar kepada kebarangkalian menggunakan fungsi softmax.

Perbezaan antara tf.nn.softmax dan tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

tf.nn.softmax

Fungsi ini menggunakan elemen fungsi softmax mengikut tensor input. Softmax menormalkan nilai input supaya jumlahnya menjadi 1, menjadikannya sesuai untuk mewakili kebarangkalian. Bentuk output kekal sama dengan input.

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

Fungsi ini menggabungkan operasi softmax dengan pengiraan kehilangan rentas entropi. Ia secara dalaman melakukan transformasi softmax dan kemudian mengira entropi silang antara kebarangkalian yang diramalkan dan label sebenar. Output ialah metrik ringkasan dengan bentuk [saiz_kelompok, 1].

Perbezaan Utama

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits direka untuk mengira kedua-dua softmax dan kehilangan cross-entropy dalam satu langkah. Ia mengendalikan isu kestabilan berangka dengan lebih berkesan daripada menggunakan softmax secara manual diikuti dengan pengiraan silang entropi.

Bila menggunakan tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

• Apabila melakukan klasifikasi tugas yang meramalkan kebarangkalian diperlukan.
• Apabila meminimumkan entropi silang kerana fungsi kehilangan dan softmax digunakan dalam lapisan akhir.
• Apabila bekerja dengan label kelas tunggal, tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits adalah disyorkan.

Atas ialah kandungan terperinci **Apakah Perbezaan Antara `tf.nn.softmax` dan `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` dalam TensorFlow?**. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!