tf.keras.ops.categorical_crossentropy

Вычисляет функцию потерь категориальной кросс-энтропии между целевым тензором и тензором выходных значений.

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.ops.nn.categorical_crossentropy

tf.keras.ops.categorical_crossentropy(
    target, output, from_logits=False, axis=-1
)

Функция потерь категориальной кросс-энтропии обычно используется в задачах многоклассовой классификации, где каждый входной образец может принадлежать к одному из нескольких классов. Она измеряет различие между целевыми и выходными вероятностями или логитами.

Аргументы
`target`	Целевой тензор, представляющий истинные категориальные метки. Его форма должна совпадать с формой тензора `output`, за исключением последнего измерения.
`output`	Выходной тензор, представляющий предсказанные вероятности или логиты. Его форма должна совпадать с формой тензора `target`, за исключением последнего измерения.
`from_logits`	(необязательно) Указывает, является ли `output` тензором логитов или вероятностей. Установите значение `True`, если `output` содержит логиты; в противном случае установите значение `False`, если `output` содержит вероятности. По умолчанию используется значение `False`.
`axis`	(необязательно) Ось, вдоль которой вычисляется категориальная кросс-энтропия. По умолчанию используется значение `-1`, соответствующее последнему измерению тензоров.

Возвращает
Целочисленный тензор: вычисленная функция потерь категориальной кросс-энтропии между `target` и `output`.

Пример:

target = keras.ops.convert_to_tensor(
[[1, 0, 0],
 [0, 1, 0],
 [0, 0, 1]])
output = keras.ops.convert_to_tensor(
[[0.9, 0.05, 0.05],
 [0.1, 0.8, 0.1],
 [0.2, 0.3, 0.5]])
categorical_crossentropy(target, output)
array([0.10536054 0.22314355 0.6931472 ], shape=(3,), 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/categorical_crossentropy