tf.keras.ops.sparse_categorical_crossentropy

Вычисляет потерю кросс-энтропии для необработанных категорий.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.ops.nn.sparse_categorical_crossentropy

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

Потеря кросс-энтропии для необработанных категорий похожа на кросс-энтропию для категорий, но используется, когда тензор целевых значений содержит целочисленные метки классов вместо векторов в горячем кодировании. Она измеряет несоответствие между целевыми и выходными вероятностями или логарифмами.

Аргументы
`target`	Тензор целевых значений, представляющий истинные метки классов в виде целых чисел. Его форма должна соответствовать форме тензора `output`, за исключением последнего измерения.
`output`	Тензор выходных значений, представляющий предсказанные вероятности или логарифмы. Его форма должна соответствовать форме тензора `target`, за исключением последнего измерения.
`from_logits`	(необязательно) 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`.
`axis`	(необязательно) Ось, по которой вычисляется кросс-энтропия для необработанных категорий. По умолчанию `-1`, что соответствует последнему измерению тензоров.

Возвращаемые значения
Целочисленный тензор: вычисленная потеря кросс-энтропии для необработанных категорий 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