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tf.keras.losses.binary_crossentropy

TensorFlow 1 개 버전 GitHub의에서 소스보기

이진 crossentropy 손실을 계산합니다.

전자 필기장에서 사용

튜토리얼에서 사용

독립형 사용 :

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 지상의 진리 값. 형상 = [batch_size, d0, .. dN] .
y_pred 예측 값. 형상 = [batch_size, d0, .. dN] .
from_logits 여부는 y_pred logits 텐서 것으로 예상된다. 기본적으로, 우리는 가정 y_pred 인코딩을 확률 분포를.
label_smoothing [0, 1]에서 로트. >하다면 0 다음 라벨을 부드럽게.

이진 crossentropy 손실 값입니다. 형상 = [batch_size, d0, .. dN-1] .