WebVariable (tf. zeros ([10])) # 构建模型 tf.matmul() tf.nn.softmax() pred_y = tf. nn. softmax (tf. matmul (x, w) + b) # 损失函数 交叉熵 真实的概率 * 预测概率的对数，求和 取反 cross_entropy =-tf. reduce_sum (y * tf. log (pred_y), reduction_indices = 1) # 水平方向进行求和 # 对交叉熵取均值 tf.reduce_mean() cost = tf. reduce_mean (cross_entropy) # 构建 ... WebVariable (tf. zeros ([10])) # 构建模型 tf.matmul() tf.nn.softmax() pred_y = tf. nn. softmax (tf. matmul (x, w) + b) # 损失函数 交叉熵 真实的概率 * 预测概率的对数，求和 取反 …

tensorflow+numpy 深度学习相关函数（持续更新） - 掘金

Web2 Sep 2024 · 类似函数还有: tf.reduce_sum ：计算tensor指定轴方向上的所有元素的累加和; tf.reduce_max : 计算tensor指定轴方向上的各个元素的最大值; ... tf.reduce_mean 函数用于 … Web2 Sep 2024 · 自定义损失函数 y：标准答案数据集的； y_：预测答案 计算出的 损失和 loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), COSE(y - y_), PROFIT(y_ - y))) 把所有的损失求和 6 … busted knuckles doc

交叉熵损失函数代码 - 百度文库

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