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tf.keras.losses.categorical_crossentropy

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

カテゴリcrossentropy損失を計算します。

スタンドアロンの使用:

y_true = [[0, 1, 0], [0, 0, 1]]
y_pred = [[0.05, 0.95, 0], [0.1, 0.8, 0.1]]
loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
assert loss.shape == (2,)
loss.numpy()
array([0.0513, 2.303], dtype=float32)

y_true ワンホット真のターゲットのテンソル。
y_pred 予測対象のテンソル。
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。

カテゴリcrossentropy損失値。