下面的例子,y_true的形状是[batch_size],y_pred的形状是[batch_size,num_class].
也就是说y_pred经过softmax层之后,是one-hot编码,SparseCategoricalCrossentropy将y_true变成了one-hot编码.

cce = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
loss = cce([0, 1, 2],[[.9, .05, .05], [.5, .89, .6], [.05, .01, .94]])
print('Loss: ', loss.numpy())  # Loss: 0.3239

init

__init__(from_logits=False,reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO,name=None
)

call

__call__(y_true,y_pred,sample_weight=None
)

参考:
官网

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