擅长:python、mysql、java
<h2>取样:</h2>
<p>抽样,在这两种情况下,都意味着你不能计算出所有可能的输出(例如:字典中的单词太多,无法在每次派生时提取所有单词,所以我们只提取几个样本,并学习关于NLP问题的知识)。</p>
<h3><code>softmax_cross_entropy_with_logits</code>:</h3>
<p>这是交叉熵,接收logit作为输入,并产生可用作损失的结果。</p>
<h3><code>sampled_softmax_loss</code>:</h3>
<p>这是一个带对数的采样软最大交叉熵,所以在使用交叉焓之前只需要几个样本,而不是使用完全交叉焓:<a href="https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/python/ops/nn_impl.py#L1269" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/python/ops/nn_impl.py#L1269</a></p>