tf.keras.metrics.CategoricalCrossentropy

Вычисляет метрику кроссэнтропии между метками и прогнозами.

Наследуется от: Mean, Metric, Layer, Module

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

Это класс метрики кроссэнтропии, который следует использовать, когда существует несколько классов меток (2 или более). Здесь мы предполагаем, что метки предоставляются в виде one_hot представления. Например, когда значения меток равны [2, 0, 1], y_true = [[0, 0, 1], [1, 0, 0], [0, 1, 0]].

Использование автономного приложения:

# EPSILON = 1e-7, y = y_true, y` = y_pred
# y` = clip_ops.clip_by_value(output, EPSILON, 1. - EPSILON)
# y` = [[0.05, 0.95, EPSILON], [0.1, 0.8, 0.1]]
# xent = -sum(y * log(y'), axis = -1)
#      = -((log 0.95), (log 0.1))
#      = [0.051, 2.302]
# Reduced xent = (0.051 + 2.302) / 2
m = tf.keras.metrics.CategoricalCrossentropy()
m.update_state([[0, 1, 0], [0, 0, 1]],
               [[0.05, 0.95, 0], [0.1, 0.8, 0.1]])
m.result().numpy()
1.1769392

m.reset_states()
m.update_state([[0, 1, 0], [0, 0, 1]],
               [[0.05, 0.95, 0], [0.1, 0.8, 0.1]],
               sample_weight=tf.constant([0.3, 0.7]))
m.result().numpy()
1.6271976

Использование с API compile():

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

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 с использованием переменных 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.