tf.keras.ops.binary_crossentropy
Вычисляет бинарную кросс-энтропийную потерю между целевым и выходным тензором.
tf.keras.ops.binary_crossentropy(
target, output, from_logits=False
)
Бинарная кросс-энтропийная потеря обычно используется в задачах бинарной классификации, где каждый образец входных данных принадлежит одному из двух классов. Она измеряет расхождение между целевыми и выходными вероятностями или логарифмами.
| Аргументы | |
|---|---|
target | Целевой тензор, представляющий истинные бинарные метки. Его форма должна соответствовать форме тензора output. |
output | Выходной тензор, представляющий предсказанные вероятности или логарифмы. Его форма должна соответствовать форме тензора target. |
from_logits | (необязательно) Указывает, является ли output тензором логарифмов или вероятностей. Установите значение в True, если output представляет логарифмы; в противном случае, установите значение в False, если output представляет вероятности. По умолчанию False. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Целочисленный тензор: Вычисленная бинарная кросс-энтропийная потеря между target и output. |
Пример:
target = keras.ops.convert_to_tensor([0, 1, 1, 0])
output = keras.ops.convert_to_tensor([0.1, 0.9, 0.8, 0.2])
binary_crossentropy(target, output)
array([0.10536054 0.10536054 0.22314355 0.22314355],
shape=(4,), dtype=float32)
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/ops/binary_crossentropy
