Programmazione cross-entropy

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Qual è il significato della parola logit in TensorFlow?

Nella seguente funzione TensorFlow, dobbiamo alimentare l'attivazione dei neuroni artificiali nello strato finale. Che ho capito. Ma non capisco perché si chiama logits? Non è una funzione matematica? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

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Qual è la differenza tra sparse_softmax_cross_entropy_with_logits e softmax_cross_entropy_with_logits?

Recentemente mi sono imbattuto in tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits e non riesco a capire quale sia la differenza rispetto a tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits . L'unica differenza è che i vettori di addestramento ydevono essere codificati a caldo quando si usano sparse_softmax_cross_entropy_with_logits? Leggendo l'API, non sono riuscito a trovare altre differenze rispetto a softmax_cross_entropy_with_logits. Ma allora …

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Cos'è l'entropia incrociata?

So che ci sono molte spiegazioni su cosa sia l'entropia incrociata, ma sono ancora confuso. È solo un metodo per descrivere la funzione di perdita? Possiamo usare l'algoritmo di discesa del gradiente per trovare il minimo usando la funzione di perdita?

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