tf.keras.metrics.BinaryCrossentropy

Вычисляет метрику кроссэнтропии между метками и прогнозами.

Наследуется от: Mean, Metric, Layer, Module

tf.keras.metrics.BinaryCrossentropy(
    name='binary_crossentropy', dtype=None, from_logits=False,
    label_smoothing=0
)

Это класс метрики кроссэнтропии, который следует использовать, когда существует только две метки классов (0 и 1).

Использование отдельно:

m = tf.keras.metrics.BinaryCrossentropy()
m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]])
m.result().numpy()
0.81492424

m.reset_states()
m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]],
               sample_weight=[1, 0])
m.result().numpy()
0.9162905

Использование с API compile():

model.compile(
    optimizer='sgd',
    loss='mse',
    metrics=[tf.keras.metrics.BinaryCrossentropy()])

Методы

reset_states

Просмотреть исходный код

reset_states()

Сбрасывает все переменные состояния метрики.

Эта функция вызывается между эпохами/шагами, когда метрика оценивается во время обучения.

result

Просмотреть исходный код

result()

Вычисляет и возвращает тензор значения метрики.

Вычисление результата — это идемпотентная операция, которая просто вычисляет значение метрики, используя переменные состояния.

update_state

Просмотреть исходный код

update_state(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Накапливает статистику метрики.

y_true и y_pred должны иметь одинаковую форму.