大家好 目前在自學神經網路，
在網路有找一些程式範例下來跑，
遇到一些參數不太明白，
想在此請教各位前輩。
(第一次在此發文，如果有不恰當的地方，再自行刪文~)
在Keras的loss function中，
有跑了一個分類的神經網路架構，
optimizer='adam'
loss='categorical_crossentropy'
在這兩行中，loss的參數流向程式好像看不太出來。
查了一下Keras的文檔，
在categorical_crossentropy這個loss function,
出現了categorical_crossentropy(y_true, y_pred)的陳述，
其中的 y_true、 y_pred，
文檔中顯示
y_true：真實的數據標籤，Theano/TensorFlow張量
y_pred：預測值，與y_true相同shape的Theano/TensorFlow張量
我們透過神經網路分類貓狗馬人等的圖片，
只看程式卻不太明白y_true、 y_pred所呈現的意義
y_true、 y_pred似乎無法讓它呈現在結果中，
主要是很多網站都寫說真實值、預測值，
但真實的什麼值，預測的什麼值卻沒有說明。
(機率值? 單純的訓練參數值?)
如果我們要知道這兩個數據在loss function是怎麼運作的，
是否有方法輸出它的數值呢？