TensorFlowのチュートリアルでわからないところがあります

Question

TensorFlowのチュートリアルにおいてわからないところがありました。わからないところは、最初の方の服装の分類の部分なのですが、

model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(), 
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

のsparse_categorical_crossentropyです。
このコードは、後に

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

が実行されるのですが、modelの最後の層がソフトマックス関数を使っているため、予測した値は二次元であると思います。しかし、sparse_categorical_crossentropyはスパースラベルに対応しています。なぜこれで上手くいくのでしょうか？sparse_categorical_crossentropyは正解ラベルの次元のみを指定していて、予測の方は二次元でも一次元でもいいと推測していますが…。回答よろしくお願いします。

Answer 1

Kerasのチュートリアルを見た感じだと、出力値ではなく目的値の次元を見ているようです。