Tensorflow.js tf.metrics.categoricalCrossentropy() Función

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. También ayuda a los desarrolladores a desarrollar modelos ML en lenguaje JavaScript y puede usar ML directamente en el navegador o en Node.js.

La función tf.metrics.categoricalCrossentropy() encuentra categóricamente la entropía cruzada categórica entre un objetivo y un tensor de salida.

Sintaxis:

tf.metrics.categoricalCrossentropy(yTrue, yPred)

Parámetros: Esta función acepta los siguientes dos parámetros:

• yTrue: Es el tensor de verdad, y es del tipo tf.Tensor.
• yPred: Es el tensor de predicción, y es de tipo tf.Tensor.

Valor devuelto: Devuelve el objeto tf.Tensor.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initialising first 2d tensor.
let geek1 = tf.tensor2d([[2, 4], [1, 3]]);
  
// Initialising second 2d tensor.
let geek2 = tf.tensor2d([11, 22, 33, 44], [2, 2]);
  
// Using .categoricalCrossentropy() function
// to find categorical accuracy metric.
let result = tf.metrics.categoricalCrossentropy(geek1, geek2);
  
// Printing the result.
result.print();

Producción:

Tensor
    [3.8190854, 2.526145]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Using .categoricalCrossentropy() function
// to find categorical accuracy metric
tf.metrics.categoricalCrossentropy(
  tf.tensor1d([1, 2]), 
   tf.tensor2d([50], [1, 1]))
      .print();

Producción:

Tensor
    [4e-7]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#metrics.categoricalCrossentropy