よし、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()Tensorflow で関数を実行する準備が整いました。
「ロジット」は確率のテンソルでなければならないというのが私の理解です。それぞれが、最終的に「犬」や「トラック」などになる画像の一部である特定のピクセルの確率に対応しています...有限物の数。
これらのロジットは、次のクロス エントロピー方程式に組み込まれます。
私が理解しているように、ロジットは方程式の右側に差し込まれています。つまり、それらはすべての x (画像) の q です。それらが 0 から 1 までの確率である場合、それは私には理にかなっています。しかし、コードを実行してロジットのテンソルになってしまうと、確率が得られません。代わりに、正と負の両方のフロートを取得しています。
-0.07264724 -0.15262917 0.06612295 ..., -0.03235611 0.08587133 0.01897052 0.04655019 -0.20552202 0.08725972 ..., -0.02107313 -0.00567073 0.03241089 0.06872301 -0.20756687 0.01094618 ..., etc
私の質問は...そうですか？どうにかしてすべてのロジットを計算し、それらを 0 から 1 までの確率に変換する必要がありますか?