In [22]: y_true = [[0], [1]]                                                                                                                                                
In [23]: y_pred = [[0.9], [0.9]]                                                                                                                                            
In [24]: tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred)                                                                                                                
Out[24]: <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([2.302584  , 0.10536041], dtype=float32)>
In [25]: y_true = [[0, 1], [1, 0]]                                                                                                                                          
In [26]: y_pred = [[0.9, 0.1], [0.9, 0.1]]                                                                                                                                  
In [27]: tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred)                                                                                                                
Out[27]: <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([2.3025842 , 0.10536041], dtype=float32)>

所以不管是不是 one-hot encoding 都可以使用, 得到的 loss 是一样的.

相关文章:

  • 2021-09-05
  • 2021-10-02
  • 2021-05-29
  • 2021-09-06
  • 2022-02-13
  • 2021-05-03
  • 2021-05-10
  • 2022-12-23
猜你喜欢
  • 2022-02-06
  • 2022-12-23
  • 2022-12-23
  • 2021-12-26
  • 2022-12-23
  • 2022-12-23
相关资源
相似解决方案