多分類損失函數(shù)

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label.shape:[batch_size]; pred.shape: [batch_size, num_classes]

使用 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1)

- y_true 真實值， y_pred 預(yù)測值
- from_logits,我的理解是，如果預(yù)測結(jié)果經(jīng)過了softmax(單次預(yù)測結(jié)果滿足和為1)就使用設(shè)為`False`,
如果預(yù)測結(jié)果未經(jīng)過softmax就設(shè)為`True`.

pred = tf.convert_to_tensor([[0.9, 0.05, 0.05], [0.5, 0.89, 0.6], [2.05, 0.01, 0.94]])
label = tf.convert_to_tensor([0, 1, 2])
loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(label, pred)
print(loss.numpy())
# 包含 reduction 參數(shù), 用于對一個批次的損失函數(shù)求平均值,求和等
# loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()(label, pred)
label.shape:[batch_size, num_classes](one_hot);pred.shape:[batch_size, num_classes]

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