tf.keras.losses.sparsecategoricalcrossentropy
时间: 2023-04-25 13:04:01 浏览: 180
tf.keras_分类模块_CNN-深度可分离.ipynb_nose8eu_keras_CNN_tf.keras_分离卷积_
这是一个用来计算稀疏分类交叉熵损失的TensorFlow函数。`tf.keras.losses.sparsecategoricalcrossentropy` 是 TensorFlow 的一个损失函数,用于计算稀疏分类交叉熵损失。它适用于标签是稀疏矩阵或整数的多类分类问题。相对于 `categorical_crossentropy`,该函数不要求标签进行独热编码,而是可以直接使用整数标签。
具体来说,该函数计算的是标签与预测值之间的交叉熵损失。假设有 $N$ 个样本,$C$ 个类别,其中第 $i$ 个样本的真实标签为 $y_i$,预测标签为 $\hat{y}_i$,则该函数的计算公式为:
$$
\text{loss} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{C} \text{y}_{\text{i,j}} \log(\hat{\text{y}}_{\text{i,j}})
$$
其中 $\text{y}_{\text{i,j}}$ 是一个指示函数,当真实标签为 $j$ 时为 $1$,否则为 $0$。
可以使用该函数作为 Keras 模型的损失函数,例如:
```python
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy,
metrics=['accuracy'])
```
在训练模型时,将会使用 `sparse_categorical_crossentropy` 作为损失函数进行优化。
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