在计算loss的时候,最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,那么它到底是怎么做的呢?
首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)
除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数:
第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes
第二个参数lab