package Ġedu . wpi . in nd ie . tf data . code . loss Ċ Ċ import Ġedu . wpi . in nd ie . tf data . loss . Loss Ċ import Ġio . kot lint est . shouldBe Ċ import Ġorg . junit . jupiter . params . Parameterized Test Ċ import Ġorg . junit . jupiter . params . provider . Arguments Ċ import Ġorg . junit . jupiter . params . provider . Method Source Ċ Ċ internal Ġclass ĠDefault Loss To Code Test Ġ{ ĊĊĠĠĠ Ġprivate Ġval Ġloss To Code Ġ= ĠDefault Loss To Code () ĊĊĠĠĠ Ġ@ Parameterized Test ĊĠĠĠ Ġ@ Method Source (" loss Source ") ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` test Ġlosses `( loss : ĠLoss , Ġexpected : ĠString ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġloss To Code . make New Loss ( loss ) ĠshouldBe Ġexpected ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġcompanion Ġobject Ġ{ ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ@ Jvm Static ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ@ Suppress (" unused ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġfun Ġloss Source () Ġ= ĠlistOf ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠArguments . of ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠLoss . Categor ical Cross entropy , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" tf . keras . losses . categorical _ cross entropy """ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ), ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠArguments . of ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠLoss . Sparse Categor ical Cross entropy , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" tf . keras . losses . sparse _ categorical _ cross entropy """ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ), ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠArguments . of ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠLoss . Mean Squared Error , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" tf . keras . losses . mean _ squared _ error """ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĠĠĠ Ġ} Ċ } Ċ