我正在使用 keras 分类交叉熵，但是我想正确了解它的计算。就像著名的 tensorflow 开发人员代码一样，我注意到下面的几行，例如 thisimages_loss = ke...

我正在使用 keras 分类交叉熵，但我想正确了解它的计算。

就像著名的 TensorFlow 开发人员代码一样，我注意到了下面的几行

images_loss = keras.losses.categorical_crossentropy(
            y_true=tf.transpose(targets), y_pred=tf.transpose(logits), from_logits=True
        )

完整代码链接在 此处

这里他使用了 logits，即实际数据是 y_pred，目标是 y_true，所以我想知道，如果我们这样做会有什么后果。

谢谢