我正在尝试使用一些conv和FC层构建分类模型（猫和狗）。但是，我的结果收敛到标签之间的平均值（0和1，结果将达到0.5）。
当前，我使用均方算出损失，而不是使用AddSymbolicGradients并为每个变量使用ApplyAdam填充梯度。
我使用这个项目使用C ++接口构造我的基本代码： https://github.com/tho15/tfplusplus
我知道，对于分类，我需要使用交叉熵，因此均方值还不够好，但是我不知道如何使用此操作的输出。有损失和反向支持输出，我可以减少平均损失，但是如何使用反向支持？如何将图层反向传播到各种权重和偏差？