tf keras SparseCategoricalCrossentropy和sparse_categorical_accuracy在训练期间报告错误的值

tf.keras中的SparseCategoricalCrossentropy和sparse_categorical_accuracy是用于训练期间报告错误值的两个指标。

1. SparseCategoricalCrossentropy（稀疏分类交叉熵）是一种损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。它适用于多分类问题，其中标签是整数形式的类别，而不是独热编码。该损失函数将模型的预测结果与真实标签进行比较，并计算交叉熵损失。较低的损失值表示模型的预测结果与真实标签更接近。

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1. sparse_categorical_accuracy（稀疏分类准确率）是一种评估指标，用于衡量模型在训练期间的准确性。它计算模型预测的类别与真实标签之间的匹配情况，并报告预测正确的样本比例。较高的准确率表示模型的预测结果与真实标签更一致。

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这些指标在训练期间报告错误的值可能有以下几个原因：

1. 模型的学习能力不足：如果模型的复杂度不够或者训练数据不足，模型可能无法准确地学习到数据的特征，导致错误的值报告。
2. 数据集的标签错误：如果数据集中的标签有误，模型在训练期间可能会报告错误的值。
3. 模型的超参数设置不当：模型的超参数，如学习率、批量大小等，可能需要进行调整以获得更好的训练结果。

为了解决这些问题，可以尝试以下方法：

1. 增加训练数据量：通过增加训练数据量，可以提高模型的泛化能力，减少错误的值报告。
2. 调整模型的复杂度：增加模型的层数或神经元数量，可以提高模型的学习能力，减少错误的值报告。
3. 调整超参数：尝试不同的学习率、批量大小等超参数，找到最优的组合以获得更好的训练结果。
4. 检查数据集的标签：确保数据集中的标签正确无误，避免错误的值报告。

请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方法可能需要根据具体情况进行调整和优化。