我注意到tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels,logits)主要执行3个操作:将softmax应用于logits(y_hat)以对其进行归一化:y_hat_softmax=softmax(y_hat)。计算交叉熵损失:y_cross=y_true*tf.log(y_hat_softmax)对一个实例的不同类求和:-tf.reduce_sum(y_cross,reduction_indices=[1])代码借自here完美地证明了这一点。y_true=tf.convert_to_tensor(np.array([[0.0,1.

在tensorflow中，有一种叫做softmax_cross_entropy_with_logits的方法和sampled_softmax_loss.我阅读了tensorflow文档并在google上搜索了更多信息，但我找不到不同之处。在我看来，两者都使用softmax函数计算损失。使用sampled_softmax_loss计算损失loss=tf.reduce_mean(tf.nn.sampled_softmax_loss(...))使用softmax_cross_entropy_with_logits计算损失loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cr

在tensorflowAPIdocs他们使用名为logits的关键字。它是什么？很多方法都是这样写的:tf.nn.softmax(logits,name=None)如果logits只是一个通用的Tensor输入，为什么叫logits？其次，下面两种方法有什么区别？tf.nn.softmax(logits,name=None)tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)我知道tf.nn.softmax做什么，但不知道另一个。举个例子会很有帮助。 最佳答案

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Howtoobtainprofileconfidenceintervalsofthedifferenceinprobabilityofsuccessbetweentwogroupsfromalogitmodel(glmer)?我正在努力将从logit模型获得的对数优势比配置文件置信区间转换为概率。我想知道如何计算两组之间差异的置信区间。如果p值>0.05，则差值的95%CI应介于零以下到零以上。但是，我不知道当对数比率必须取幂时如何获得负值。因此，我尝试计算其中一组(B)的CI，并查看CI的下端和上端与A组估计值的差异是多少。我认为这不是计算差异CI的正确方法，因为A的估计也是不确定的。如果有

Howtoobtainprofileconfidenceintervalsofthedifferenceinprobabilityofsuccessbetweentwogroupsfromalogitmodel(glmer)?我正在努力将从logit模型获得的对数优势比配置文件置信区间转换为概率。我想知道如何计算两组之间差异的置信区间。如果p值>0.05，则差值的95%CI应介于零以下到零以上。但是，我不知道当对数比率必须取幂时如何获得负值。因此，我尝试计算其中一组(B)的CI，并查看CI的下端和上端与A组估计值的差异是多少。我认为这不是计算差异CI的正确方法，因为A的估计也是不确定的。如果有