用sparse_categorical_crossentropy构建一段损失函数

时间: 2023-06-06 22:04:56 浏览: 46
对于你的问题,我可以回答。 使用sparse_categorical_crossentropy构建的损失函数如下: ```python def custom_loss(y_true, y_pred): loss = keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=True) return loss ``` 其中,y_true为真实标签,y_pred为模型预测的标签,from_logits参数为True表示输入y_pred未经过softmax激活函数处理。 希望能够帮到你。
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model=tf.keras.models.Model(inputs,outputs) model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy']) return model

这段代码是用来构建、编译和返回一个Keras模型的函数。具体来说,它使用tf.keras.models.Model()函数来构建一个Keras模型,其中inputs和outputs是模型输入和输出的张量。然后,它使用model.compile()函数来编译模型,其中loss参数是损失函数的名称,optimizer参数是优化器的名称,metrics参数是评估指标的名称。最后,它返回编译后的模型。

images, labels = load_images_and_labels(dataset_dir, (200,200)) # 归一化图像数据 images = images / 255.0 # 构建CNN模型 model = Sequential([ Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(200, 200, 3)), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dense(len(np.unique(labels)), activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(images, labels, epochs=10) # 保存模型 model.save('fruit_classifier_model.h5')

这段代码的作用是什么? 这段代码用于构建、训练和保存一个卷积神经网络模型,用于对水果图像进行分类。首先调用load_images_and_labels函数加载数据集,并将图像数据进行归一化处理。然后,通过Sequential类构建一个卷积神经网络模型,该模型包含3个卷积层和2个全连接层。其中,每个卷积层都包含一个卷积核、一个ReLU激活函数和一个最大池化层,用于提取图像特征;每个全连接层都包含一个ReLU激活函数和一个softmax激活函数,用于输出分类结果。接着,使用compile方法编译模型,指定优化器为Adam、损失函数为sparse_categorical_crossentropy、评估指标为准确率。然后,使用fit方法对模型进行训练,指定训练数据为images和labels,训练轮数为10。最后,使用save方法保存训练好的模型到文件fruit_classifier_model.h5中。

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