tf.keras.losses.KLDivergence

Вычисляет потерю расхождения Кульбака—Лейблера между y_true и y_pred.

tf.keras.losses.KLDivergence(
    reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='kullback_leibler_divergence'
)

loss = y_true * log(y_true / y_pred)

См.: https://en.wikipedia.org/wiki/Kullback%E2%80%93Leibler_divergence

Использование:

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

Использование с API compile:

model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.compile('sgd', loss=tf.keras.losses.KLDivergence())

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует Loss по его конфигурации (выход get_config()).

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Вызывает экземпляр Loss.