captcha-tensorflow issues

loss function的优化

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如果最终要预测的是四个字符，把loss定义为四部分交叉熵loss的平方和（每部分label是一个one-hot向量），效果会显著提升，现在这样直接把输出结果和一个four-hot向量做交叉熵，意义不大

softmax_cross_entropy_with_logits和sigmoid_cross_entropy_with_logits的区别

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我做的是单个字符的验证码识别，用softmax_cross_entropy_with_logits计算loss时，loss降到3.5左右就不再变化，改用sigmoid_cross_entropy_with_logits后loss会下降到0.15左右就不再下降，这是什么原因呢？

yanhuaaoaoao

训练时把生成的图片高改成了70就报错了，错误如下: Caused by op 'my_monitor/softmax_cross_entropy_with_logits_sg', defined at: File "D:/workspace-python/captcha-tensorflow-master/capt/train.py", line 104, in train_crack_captcha_cnn() File "D:/workspace-python/captcha-tensorflow-master/capt/train.py", line 26, in train_crack_captcha_cnn loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=predict, labels=label)) File "D:\softs\Anaconda3\envs\app_002\lib\site-packages\tensorflow\python\util\deprecation.py", line 250, in new_func return...

jibadallz