Tensorflow 二元交叉熵Keras——它是如何聚合的？

我最近一直在研究Keras中的二进制交叉熵损失

根据，损失定义为：

−(ylog(p)+(1−y)log(1−p))

然而，我想知道损失是如何在批处理级别汇总的。是求和还是求平均

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谢谢

平均值。我们来看看,

labels = tf.constant([0,1,0], dtype=tf.float32)
predictions = tf.constant([0.5,1.0,0.0], dtype=tf.float32)
sess = tf.Session()
loss = keras.losses.binary_crossentropy(y_true=labels, y_pred=predictions)
print(sess.run(loss))
# 0.23104914
print(loss)
# Tensor("Mean:0", shape=(), dtype=float32)

此外：

loss = tf.keras.backend.binary_crossentropy(target=labels, output=predictions)
print(np.mean(sess.run(loss)))
# 0.23104914

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谢谢这是一个非常好的演示。