tf.keras.losses.KLDivergence

Вычисляет потерю расхождения Куллбека-Лейблера между y_true и y_pred.

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

loss = y_true * log(y_true / y_pred)

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

Использование в автономном режиме:

y_true = [[0, 1], [0, 0]]
y_pred = [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]]
# Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction type.
kl = tf.keras.losses.KLDivergence()
kl(y_true, y_pred).numpy()
0.458

# Calling with 'sample_weight'.
kl(y_true, y_pred, sample_weight=[0.8, 0.2]).numpy()
0.366

# Using 'sum' reduction type.
kl = tf.keras.losses.KLDivergence(
    reduction=tf.keras.losses.Reduction.SUM)
kl(y_true, y_pred).numpy()
0.916

# Using 'none' reduction type.
kl = tf.keras.losses.KLDivergence(
    reduction=tf.keras.losses.Reduction.NONE)
kl(y_true, y_pred).numpy()
array([0.916, -3.08e-06], dtype=float32)

Использование с API compile():

model.compile(optimizer='sgd', loss=tf.keras.losses.KLDivergence())

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

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

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает словарь конфигурации для экземпляра Loss.

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Вызывает экземпляр Loss.