tf.keras.metrics.sparse_categorical_crossentropy
Вычисляет потерю кросс-энтропии для категориальных данных со спарсеной меткой.
tf.keras.metrics.sparse_categorical_crossentropy(
y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1
)
Использование в отдельном блоке:
y_true = [1, 2] y_pred = [[0.05, 0.95, 0], [0.1, 0.8, 0.1]] loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) assert loss.shape == (2,) loss.numpy() array([0.0513, 2.303], dtype=float32)
| Аргументы | |
|---|---|
y_true | Значения целевой переменной. |
y_pred | Предсказанные значения. |
from_logits | Следует ли ожидать, что y_pred будет тензором логарифмов. По умолчанию предполагается, что y_pred кодирует распределение вероятностей. |
axis | По умолчанию -1. Измерение, по которому вычисляется энтропия. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Значение потери кросс-энтропии для категориальных данных со спарсеной меткой. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/keras/metrics/sparse_categorical_crossentropy