categorical_crossentropy 和 sparse_categorical_crossentropy的区别

在 tf.keras 中，有两个交叉熵相关的损失函数 tf.keras.losses.categorical_crossentropy 和 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy 。其中 sparse 的含义是，真实的标签值 y_true 可以直接传入 int 类型的标签类别，即sparse时 y 不需要one-hot，而 categorical 需要。具体而言：

loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true=y, y_pred=y_pred)

与

loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(
    y_true=tf.one_hot(y, depth=tf.shape(y_pred)[-1]),
    y_pred=y_pred
)