tensorflow2中损失函数四个交叉熵函数的异同点

交叉熵

我们常用于分类问题的损失函数，具体的数学我们就不展开讲，这篇文章主要就是介绍在tensorflow2中，四个损失函数用起来有什么区别？

四个交叉熵函数

tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()

tf.keras.losses.binary_crossentropy

tf.keras.losses.categorical_crossentropy

tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy

首先我们从函数名就可以知道 BinaryCrossentropy()和binary_crossentropy是一类的，这两个都是二分类的交叉熵，categorical_crossentropy和CategoricalCrossentropy是多分类的交叉熵，至于为什么二分类和多分类的交叉熵表大不一样，这个就要回到数学了。我们下面通过一个案例来看一下具体的用法。

案例

我们可以清楚的看到其实二分类交叉熵的两个函数返回的值是一样，但是调用的方式不一样，BinaryCrossentropy函数是以对象的形式调用的，而binary_crossentropy是正常的函数调用方式，多分类的也是一样的。
推荐还是使以对象的形式进行调用，可以简便代码并且会有意想不到的效果。