backend.epsilon(),1)y_pred=backend.clip(y_pred, backend.epsilon(),1)returntf.reduce_sum(y_true * tf.math.log(y_true / y_pred),axis=-1)```这段代码定义了一个函数`kl_divergence`,用于计算两个概率分布之间的Kullback-Leibler散度损失。这种...
数量,M是某一个样本可能的分类数量。 yijy_{ij}yij代表某个样本i属于分类j的标签(离散分布一般是0或者1),类似 pijp_{ij}pij代表样本i为分类j的概率。LogLoss旨在...损失函数。分类问题的损失函数种类有:LogLossFocalLossKLDivergence/ RelativeEntropyExponentialLossHingeLoss ...
kl = kullback_leibler.kl_divergence(dist1, dist2) kl_val = sess.run(kl) self.assertEqual(kl.get_shape(), shape) self.assertAllClose(kl_val, kl_expected)# Make sure KL(d1||d1) is 0kl_same = sess.run(kullback_leibler.kl_divergence(d1, d1)) self.assertAllClose...