Keras交叉熵损失

Question

如何计算keras中的交叉熵？ 我按如下方式计算L1损失：

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

Answer 1

来自https://keras.io/backend/

K.categorical_crossentropy(y_pred, y_true)

  

<强> categorical_crossentropy

     

categorical_crossentropy（output，target，from_logits = False）

     

输出张量和目标张量之间的分类交叉熵。

     

参数：

     

  

• 输出：由softmax产生的张量（除非from_logits为True，   在这种情况下，输出应该是logits。

  

• target：与输出形状相同的张量。

  

• from_logits：Boolean，是否输出   softmax的结果，或者是logits的张量。