tf.keras.losses.KLD

Вычисляет потерю расхождения Кульбака-Лайблера между y_true и y_pred.

Основные псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.losses.KLD, tf.compat.v1.keras.losses.kld, tf.compat.v1.keras.losses.kullback_leibler_divergence, tf.compat.v1.keras.metrics.KLD, tf.compat.v1.keras.metrics.kld, tf.compat.v1.keras.metrics.kullback_leibler_divergence, `tf.compat.v2.keras.losses.KLD`, `tf.compat.v2.keras.losses.kld`, `tf.compat.v2.keras.losses.kullback_leibler_divergence`, `tf.compat.v2.keras.metrics.KLD`, `tf.compat.v2.keras.metrics.kld`, `tf.compat.v2.keras.metrics.kullback_leibler_divergence`, `tf.compat.v2.losses.KLD`, `tf.compat.v2.losses.kld`, `tf.compat.v2.losses.kullback_leibler_divergence`, `tf.compat.v2.metrics.KLD`, `tf.compat.v2.metrics.kld`, `tf.compat.v2.metrics.kullback_leibler_divergence`

tf.keras.losses.KLD(
    y_true, y_pred
)

loss = y_true * log(y_true / y_pred)

loss = tf.keras.losses.KLD([.4, .9, .2], [.5, .8, .12])
print('Loss: ', loss.numpy())  # Loss: 0.11891246

Аргументы
`y_true`	Тензор истинных целевых значений.
`y_pred`	Тензор предсказанных целевых значений.

Возвращаемые значения
Объект `Tensor` с потерей.

Исключения
`TypeError`	Если `y_true` нельзя привести к типу `y_pred.dtype`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/keras/losses/KLD