我是靠谱客的博主 心灵美纸飞机，最近开发中收集的这篇文章主要介绍tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
交叉熵损失函数
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(
from_logits=False, reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO,
name='sparse_categorical_crossentropy'
)
y_pred为N维向量（N为类别的个数），label为单个数字，如果label也是one-hot之后的值，需要使用CategoricalCrossentropy损失函数。
参数:
- from_logits: 为True时，会将y_pred转化为概率（用softmax）,否则不进行转换，通常情况下用True结果更稳定；
- reduction：类型为
tf.keras.losses.Reduction，对loss进行处理，默认是求平均； - name: op的name
最后
以上就是心灵美纸飞机为你收集整理的tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的全部内容，希望文章能够帮你解决tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy所遇到的程序开发问题。
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