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tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

まばらなカテゴリcrossentropy損失を計算します。

ノートPCで使用されます

ガイドで使用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 = [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)

y_true 地上真理値。
y_pred 予測値。
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。
axis (オプション)デフォルト値に-1。エントロピーが計算され、それに沿って寸法。

スパースカテゴリcrossentropy損失値。