用sparse_categorical_crossentropy构建一段损失函数
时间: 2023-06-06 14:04:56 浏览: 54
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。
label_classes = ['fight', 'noFight'] # 视频帧数 MAX_FRAMES = 20 # 每一帧特征长度 FRAME_FEAT_LEN = 1536 # 裁剪图片大小 IMAGE_SIZE = 299 def video_cls_model(classes): class_num = len(classes) model = keras.Sequential([ layers.InputLayer(input_shape=(MAX_FRAMES, FRAME_FEAT_LEN)), layers.GRU(4, return_sequences=False), layers.Dropout(0.1), layers.Dense(class_num, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer=optimizers.Adam(0.0001), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model model = video_cls_model(label_classes)
这段代码定义了一个名为video_cls_model的函数,输入参数为classes,输出为一个Keras模型。该模型包含了一个GRU层和一个全连接层(Dense Layer)。GRU层用于处理输入的视频特征序列,输出一个固定长度的向量,然后经过Dropout层以及全连接层,最终输出每个类别的概率分布。在定义模型时,class_num被设置为类别数目,即len(classes)。模型的优化器为Adam,损失函数为sparse_categorical_crossentropy,评价指标为accuracy。最后,该函数返回构建好的模型。在该段代码中,label_classes为输入参数classes的具体值,用于表示模型的类别数目以及类别名称。MAX_FRAMES、FRAME_FEAT_LEN和IMAGE_SIZE则为常量,分别表示视频帧数、每一帧的特征长度以及裁剪图片的大小。