我是靠谱客的博主 舒适歌曲，最近开发中收集的这篇文章主要介绍tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy详解tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的作用，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
目录
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的作用
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的示例
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的作用
计算估计值和标签的交叉熵损失函数值。
交叉熵，描述两个分布之间的差异，比如估计的概率分布和观测到的概率分布之间的差异。最小化交叉熵等价于最大似然估计。
最大似然估计（极大似然估计），观测到某种事件发生的概率，估计系统参数为什么值的时候，最可能出现这种观测结果。
概率值，已知系统参数的前提下，某种事件发生的概率。
似然估计，观测到某种事件发生的概率，估计系统的参数。
假设有一个分类器
最后
以上就是舒适歌曲为你收集整理的tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy详解tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的作用的全部内容，希望文章能够帮你解决tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy详解tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的作用所遇到的程序开发问题。
如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。
本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复