tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() 示例

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() 示例 交叉熵主要用于分类问题 求概率的损失值的运算

import tensorflow as tf

表示为p、q之间概率的运算

原标签以整数形式、预测标签以独热编码形式

y_true = [1, 2]  # 正确标签
y_pred = [[0.05, 0.95, 0], [0.1, 0.8, 0.1]]  # 预测标签 分类的概率（独热编码）
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()  # 稀疏分类交叉熵
loss(y_true, y_pred).numpy()

1.1769392