tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy提供了与普通实现不同的值
tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy是TensorFlow中的一个损失函数，用于多分类问题中的交叉熵计算。它与普通实现不同的地方在于，它接受的标签是经过独热编码（one-hot encoding）的形式。
在深度学习中，交叉熵是一种常用的损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。对于多分类问题，CategoricalCrossentropy可以有效地计算模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的交叉熵。
该损失函数的优势在于：
- 支持多分类问题：CategoricalCrossentropy适用于多分类问题，可以处理多个类别的预测和标签。
- 考虑类别之间的关系：交叉熵损失函数考虑了类别之间的关系，能够更好地衡量模型输出与真实标签之间的差异。
- 适用于独热编码标签：CategoricalCrossentropy接受的标签是经过独热编码的形式，可以直接与模型输出进行比较。
应用场景： CategoricalCrossentropy适用于各种多分类问题，例如图像分类、文本分类等。在这些问题中，模型需要将输入映射到多个类别中的一个，并计算输出概率分布与真实标签之间的交叉熵。
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