tf.keras.ops.sparse_categorical_crossentropy
Вычисляет функцию потерь разреженной категориальной кросс-энтропии.
tf.keras.ops.sparse_categorical_crossentropy(
target, output, from_logits=False, axis=-1
)
Функция потерь разреженной категориальной кросс-энтропии похожа на функцию потерь категориальной кросс-энтропии, но используется, когда целевой тензор содержит целочисленные метки классов вместо векторов с one-hot-кодированием. Она измеряет степень различия между целевыми и выходными вероятностями или логитами.
| Аргументы | |
|---|---|
target | Целевой тензор, представляющий истинные метки классов в виде целых чисел. 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 представляет логиты; в противном случае установите значение False, если output представляет вероятности. По умолчанию — False. |
axis | (необязательно) Ось, вдоль которой вычисляется разреженная категориальная кросс-энтропия. По умолчанию — -1, что соответствует последнему измерению тензоров. |
| Возвращает | |
|---|---|
Целочисленный тензор: вычисленная функция потерь разреженной категориальной кросс-энтропии между target и output. |
Пример:
target = keras.ops.convert_to_tensor([0, 1, 2], dtype=int32) output = keras.ops.convert_to_tensor( [[0.9, 0.05, 0.05], [0.1, 0.8, 0.1], [0.2, 0.3, 0.5]]) sparse_categorical_crossentropy(target, output) array([0.10536056 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/sparse_categorical_crossentropy
