Keras 확률적 손실 — 분류용 크로스엔트로피 계열

Keras 확률적 손실 — 분류용 크로스엔트로피 계열

keras.losses 의 확률적 손실(probabilistic losses) 은 분류 문제에서 예측 확률 분포와 정답을 비교하는 손실군이에요.

포함된 손실

• BinaryCrossentropy: 이진 분류.
• CategoricalCrossentropy: 원-핫 레이블 다중 분류.
• SparseCategoricalCrossentropy: 정수 레이블 다중 분류(원-핫 변환 불필요).
• Poisson, KLDivergence 등 확률 기반 손실 포함.

loss = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
loss_value = loss(y_true, logits)

사용 팁

• from_logits=True 를 주면 레이어 밖에서 소프트맥스를 하지 않아도 수치적으로 안정적이에요.
• 레이블 방식(원-핫 vs 정수)에 맞는 손실을 골라야 해요.

더 알아보기

• Keras 확률적 손실
• Keras Losses API