Keras Kreuz Entropie Verlust

Question

Wie kann ich Kreuz-Entropie in Keras berechnen? berechnen I L1 Verlust wie folgt:

def l1_loss(y_true, y_pred): 
    return K.sum(K.abs(y_pred - y_true), axis=-1) 

Answer 1

von https://keras.io/backend/

K.categorical_crossentropy(y_pred, y_true) 

categorical_crossentropy

categorical_crossentropy (Ausgang, Ziel, from_logits = False)

Categorical crossentropy betwee n einen Ausgangstensor und einen Zieltensor.

Argumente:

• Ausgang: ein Tensor aus einem softmax resultierenden (es wäre denn from_logits wahr ist, wird in welchem ​​Fall der Ausgang Logits zu erwarten).

• Ziel: Ein Tensor der gleichen Form wie die Ausgabe.

• from_logits: Boolean, ob Ausgabe ist das Ergebnis eines Softmax, oder ist ein Tensor von Logits.