import tensorflow as tf
表示为p、q之间概率的运算
y_true = [1, 2] # 正确标签 y_pred = [[0.05, 0.95, 0], [0.1, 0.8, 0.1]] # 预测标签 分类的概率（独热编码） loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() # 稀疏分类交叉熵 loss(y_true, y_pred).numpy()
1.1769392
import tensorflow as tf
表示为p、q之间概率的运算
y_true = [1, 2] # 正确标签 y_pred = [[0.05, 0.95, 0], [0.1, 0.8, 0.1]] # 预测标签 分类的概率（独热编码） loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() # 稀疏分类交叉熵 loss(y_true, y_pred).numpy()
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