对于二分类问题,损失函数用binary_crossentropy
对于多分类问题
如果label是one-hot编码,用categorical_crossentropy
如果label是整数编码,用sparse_categorical_crossentropy
备注:
one-hot编码就是在标签向量化的时候,每个标签都是一个N维的向量(N由自己确定),其中这个向量只有一个值为1,其余的都为0
整数编码就是对所有标签都放到一个向量中,每个标签对应向量的一个值
对于二分类问题,损失函数用binary_crossentropy
对于多分类问题
如果label是one-hot编码,用categorical_crossentropy
如果label是整数编码,用sparse_categorical_crossentropy
备注:
one-hot编码就是在标签向量化的时候,每个标签都是一个N维的向量(N由自己确定),其中这个向量只有一个值为1,其余的都为0
整数编码就是对所有标签都放到一个向量中,每个标签对应向量的一个值
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