稀疏分类交叉熵（Sparse Categorical Crossentropy）的介绍与Python实现

稀疏分类交叉熵是深度学习中的一种损失函数（loss function），主要用于多分类任务。与普通的分类交叉熵（Categorical Crossentropy）相比，稀疏分类交叉熵在标签数据较为稀疏的情况下，能够提高训练效果。

稀疏分类交叉熵的公式

设 $y_{true}$ 为真实标签向量，$y_{pred}$ 为预测标签向量，则稀疏分类交叉熵的公式为：

$$ Loss = - \sum_{i} y_{true,i} \log y_{pred, i} $$

其中，$i$ 表示第 $i$ 个类别。

相信大家看到公式后也没有太多的问题，实现也相对简单。

Python实现

以下是Python实现的代码片段，我们可以用keras的库来实现：

import tensorflow.keras.backend as K

def sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred):
    return K.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

简单吧。

实际使用过程中，我们还需要通过 compile 函数将该函数传入模型中。示例代码如下：

from keras.optimizers import Adam

model.compile(optimizer=Adam(), loss=sparse_categorical_crossentropy)

在这里，我们使用了Adam的优化器。

以上就是稀疏分类交叉熵的介绍与Python实现，大家可以在自己的项目中体验一下哦。