tf.keras.losses.categoricalcrossentropy

tf.keras.losses.categoricalcrossentropy是一个用于计算分类问题中交叉熵损失的函数。它适用于多类别分类问题，其中每个样本只能属于一个类别。该函数将真实标签和预测标签之间的差异转换为损失值，以便在训练过程中优化模型。

相关问题

tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy

`tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy` 是 TensorFlow 中的一个损失函数，用于多分类问题中计算交叉熵损失。交叉熵损失用于衡量分类模型的输出与真实标签之间的差异，即预测结果与真实结果之间的距离。对于多分类问题，交叉熵损失是将每个类别的预测概率与对应的真实标签概率进行比较，然后将所有类别的交叉熵损失取平均得到的结果。`tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy` 的输入参数包括 y_true（真实标签）和 y_pred（预测结果），其中 y_true 和 y_pred 都是形状为 [batch_size, num_classes] 的张量。在使用该损失函数时，通常需要将真实标签进行 one-hot 编码，以便与预测结果张量的形状相匹配。

# 实例化模型 model = vgg("vgg16", 401, 512, 10) model.summary() # using keras low level api for training loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001) train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='train_accuracy') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='test_accuracy')

这段代码看起来是在使用 TensorFlow 2.0+ 的 Keras 高级 API 实现 VGG-16 模型的训练。使用的优化器是 Adam，学习率为 0.0001。同时，还定义了训练和测试过程中的损失函数和准确率的度量指标。训练时使用的是分类交叉熵损失函数，准确率指标使用的是分类准确率。测试时同样使用这两个指标。