大家好 目前在自学神经网络，
在网络有找一些程式范例下来跑，
遇到一些参数不太明白，
想在此请教各位前辈。
(第一次在此发文，如果有不恰当的地方，再自行删文~)
在Keras的loss function中，
有跑了一个分类的神经网络架构，
optimizer='adam'
loss='categorical_crossentropy'
在这两行中，loss的参数流向程式好像看不太出来。
查了一下Keras的文档，
在categorical_crossentropy这个loss function,
出现了categorical_crossentropy(y_true, y_pred)的陈述，
其中的 y_true、 y_pred，
文档中显示
y_true：真实的数据标签，Theano/TensorFlow张量
y_pred：预测值，与y_true相同shape的Theano/TensorFlow张量
我们透过神经网络分类猫狗马人等的图片，
只看程式却不太明白y_true、 y_pred所呈现的意义
y_true、 y_pred似乎无法让它呈现在结果中，
主要是很多网站都写说真实值、预测值，
但真实的什么值，预测的什么值却没有说明。
(机率值? 单纯的训练参数值?)
如果我们要知道这两个数据在loss function是怎么运作的，
是否有方法输出它的数值呢？