softmax交叉熵返回值
softmax交叉熵是一种常用的损失函数，常用于多分类问题中。它结合了softmax函数和交叉熵损失函数的特性，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。
softmax函数是一种常用的激活函数，它将模型的原始输出转化为概率分布。对于多分类问题，softmax函数可以将模型输出的原始分数转化为每个类别的概率值，使得概率之和为1。softmax函数的公式如下：
softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j))，其中 x_i 表示模型的原始输出。
交叉熵损失函数是一种衡量模型预测结果与真实标签之间差异的指标。对于多分类问题，交叉熵损失函数可以衡量模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。交叉熵损失函数的公式如下：
cross_entropy(y, p) = -sum(y_i * log(p_i))，其中 y 表示真实标签的概率分布，p 表示模型预测的概率分布。
softmax交叉熵返回值是模型在使用softmax交叉熵作为损失函数进行训练时的返回值。它表示模型预测结果与真实标签之间的差异程度，通常用于评估模型的性能和指导模型的优化。
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如果这是tf.losses.softmax_cross_entropy_loss的返回值，这意味着什么
<tf.Tensor 'softmax_cross_entropy_loss/value:0' shape
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tf.losses.sigmoid_cross_entropytf.contrib.losses.sof
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、、、
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tf.pack(np.array([[[1]]],dtype=np.int32)) # gt of shape (1, 1, 1)
softmaxCrossEntropie.eval() # --> output is [1.41]交叉熵：其中，q
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512,100) self.fc2 = nn.Linear(100,5)
self.s = nn.Softmax
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、、、、
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model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(n_cols,)))model.add(Dense(26, activation='sigmoid')) # Sigmoid for multi-label c
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step
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