TensorFlowのクロスエントロピー関数の動作 - Qiita

ディープラーニングの多クラス分類では$x_{d,i}$にソフトマックス関数の出力を、$y_{d,i}$に教師データをそれぞれ入力します。 TensorFlowでは ソフトマックス関数はtf.nn.softmaxという関数で計算できます。 クロスエントロピーについてはTensorFlowでは単体の関数は用意されていないようなので、ソフトマックス関数とクロスエントロピーをセットにした、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2やtf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logitsを使います。"with_logits"というのは、この関数は内部でソフトマックスも計算するから、ニューラルネットワークの出力をそのまま入力してね、という意味です。 （古いバージョンでは_v2という名前ではなかったのですが、最新版では_v2

[masahiko_of_joytoy]

“sparse_softmax_cross_entropy_with_logits”