在keras中使用SparseCategoricalCrossEntropy loss进行多类分类时，实际的类标签是什么？

在Keras中使用SparseCategoricalCrossEntropy loss进行多类分类时，实际的类标签是整数形式的类别索引。这意味着每个样本的类标签是一个整数，表示该样本属于哪个类别。类别索引从0开始，依次递增，直到总类别数减1。

例如，如果有3个类别（类别A、类别B和类别C），则类别A的索引为0，类别B的索引为1，类别C的索引为2。对于每个样本，其类标签将是这些索引之一。

在使用SparseCategoricalCrossEntropy loss时，模型的输出应该是一个概率分布，每个类别对应一个概率值。模型会根据输入数据的特征预测每个类别的概率，并将其作为输出。然后，SparseCategoricalCrossEntropy loss会将这些概率与实际的类标签进行比较，计算损失值，并用于模型的训练优化过程。

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