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:就是神经网络最初一层的输出,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
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