tf.keras.losses.binary_crossentropy
Вычисляет потерю бинарной кросс-энтропии.
tf.keras.losses.binary_crossentropy(
y_true, y_pred, from_logits=False, label_smoothing=0
)
Использование в отдельном модуле:
y_true = [[0, 1], [0, 0]]
y_pred = [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]]
loss = tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred)
assert loss.shape == (2,)
loss.numpy()
array([0.916 , 0.714], dtype=float32)
| Аргументы |
|---|
y_true | Значения целевой переменной. Формат = [batch_size, d0, .. dN]. |
y_pred | Прогнозируемые значения. Формат = [batch_size, d0, .. dN]. |
from_logits | Ожидается ли, что y_pred будет тензором логов. По умолчанию предполагается, что y_pred кодирует распределение вероятностей. |
label_smoothing | Число в диапазоне [0, 1]. Если > 0, сглаживает метки. |
| Возвращаемые значения |
|---|
Значение потери бинарной кросс-энтропии. Формат = [batch_size, d0, .. dN-1]. |
