篇首语：本文由小编为大家整理，主要介绍了：keras中的损失函数之BinaryCrossentropy详解相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录
- 1. BinaryCrossentropy实例化参数
- 2. BinaryCrossentropy调用实例化对象时输入的参数
- 3. 详解smaple_weight&reduction
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- 3.1 sample_weight=None, axis=-1, reduction="none"
- 3.2 reduction="none", axis=-1，且sample_weight传入值
- 3.3 sample_weight的shape为[batch]
1. BinaryCrossentropy实例化参数
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tf.keras.losses.BinaryCrossentropy：
- from_logits=False：当 from_logits = True 时，网络预测值y_pred必须为还没经过Softmax、sigmoid等函数的变量；当from_logits=False时，网络预测值y_pred是经过概率化后的值。
- labe
以上是关于：keras中的损失函数之BinaryCrossentropy详解的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
