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tf.keras.losses.binary_crossentropy

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

バイナリcrossentropy損失を計算します。

ノートPCで使用されます

チュートリアルで使用されます

スタンドアロンの使用:

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)

y_true 地上真理値。形状= [batch_size, d0, .. dN]
y_pred 予測値。形状= [batch_size, d0, .. dN]
from_logits かどうかはy_pred logitsテンソルであることが予想されます。デフォルトでは、我々はその前提とy_predエンコード確率分布を。
label_smoothing [0、1]に浮きます。 >もし0その後、ラベルを滑らかに。

バイナリcrossentropy損失値。形状= [batch_size, d0, .. dN-1]