tf.keras.losses.categorical_crossentropy

tf.keras.losses.categorical_crossentropy是一种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化为一个数值，用于评估模型的性能。

相关问题

tf.keras.losses.categorical_crossentropy的参数有哪些

tf.keras.losses.categorical_crossentropy的参数如下：

- y_true: 真实标签，形状为(batch_size, num_classes)
- y_pred: 预测标签，形状为(batch_size, num_classes)
- from_logits: 是否将y_pred视为概率分布。如果为True，则y_pred将被视为未经过softmax的对数概率。如果为False，则y_pred将被视为softmax输出的概率分布。默认为False。
- label_smoothing: 标签平滑参数。默认为0。如果为0，则不执行标签平滑。如果大于0，则将标签中的每个元素替换为(1-label_smoothing)*y_true + label_smoothing/num_classes。该参数可用于减少过拟合。

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])

这是一个关于 TensorFlow 模型编译的问题，我可以回答。这段代码是在编译模型时指定了优化器、损失函数和评估指标。其中，优化器使用 Adam 算法，学习率为 0.001；损失函数使用分类交叉熵；评估指标为准确率。