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로그 손실 함수가있는 softmax 교차 엔트로피는 함수에 제공된 로그와 레이블 간의 차이를 줄이기 위해 사용됩니다. 일반적으로 라벨은 감독 학습을 위해 고정되며 로그가 적용됩니다. 그러나 레이블이 다른 네트워크 (예 : 다른 네트워크)에서 오는 경우에는 어떻게됩니까? "네트워크 네트워크"와 "라벨 네트워크"의 두 네트워크가 후속 옵티 마이저에 의해 교육을 받거나이 손실 기능이 항상 레이블을 고정 된 것으로 취급합니까?TensorFlow softmax_crossentropy_with logits : "라벨"도 훈련 가능합니까 (차별화 가능한 경우)?
TLDR : tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()는 레이블에 대해 그래디언트를 제공합니까 (차별화 가능한 경우)? 아니면 항상 고정 된 것으로 간주됩니까?
감사합니다.