tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy（）与“ sparse_categorical_crossentropy”之间的差异作为损失

Question

我正在实现多类分类问题，

1. 当我将损失用作tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy（）时，我获得的准确度将大大降低

model.compile(optimizer="adam", loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics=["accuracy"])

2. 并且当我将损失用作“ sparse_categorical_crossentropy”时，我得到的准确度要高得多

model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) 

• 这与批量大小有关吗？
• 如何使用自定义损失层获得与“ sparse_categorical_crossentropy”相同的结果？

Answer 1

是因为使用时

loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() 

指标应

"sparse_categorical_accuracy" not "accuracy"