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tf.keras.losses.categorical_crossentropy

TensorFlow 1 개 버전 GitHub의에서 소스보기

범주 형 crossentropy 손실을 계산합니다.

독립형 사용 :

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 하나의 핫 진정한 목표 텐서.
y_pred 예측 대상의 텐서.
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.

범주 crossentropy 손실 값입니다.