テンソルフローチュートリアルlogloss実装

Question

私は高速道路でTFを研究するために、私はこの部分をunderstant傾ける必要があります。

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) 

これはこれで説明しています：まず、tf.logは、yの各要素の対数を計算します。次に、y_の各要素にtf.log（y）の対応する要素を掛けます。 次に、reduction_indices = [1]パラメータのため、tf.reduce_sumはyの2番目の次元に要素を追加します。最後に、tf.reduce_meanはバッチ内のすべての例の平均を計算します。

なぜこの操作は太字で表示されますか？なぜ別の次元を必要としているのでしょうか？ありがとう

Answer 1

cross_entropyはトレーニング例のバッチの値を計算するため、2つのディメンションがあります。したがって、次元0はバッチ用であり、次元1は特定の例の異なるクラス用です。たとえば、3つのクラスがあり、バッチサイズが2の場合、yは2Dテンソルのサイズ（2,3）です。