categorical_crossentropy和binary_crossentropy的区别 一、总结 一句话总结： A)、见名知意即可，其实从名字上也可以看出来binary=二元，不可以用于多分类任务， B)、简单地说，binary_crossentropy经常搭配sigmoid分类 ...

所以不管是不是 one-hot encoding 都可以使用, 得到的 loss 是一样的. ...

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 ...

假设函数： 更为一般的表达式： （1） 似然函数： （2） 对数似然函数： ...

日常英语---200720（tensorflow2优化函数：model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['acc'])） 一、总结 一句话总结： metrics：英 /ˈmetrɪks/ ：n. 度量 ...

如果y是one-hot encoding格式，使用sparse_categorical_crossentropy 如果y是整数，非one-hot encoding格式，使用categorical_crossentropy ...

TensorFlow中，categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy都是交叉熵损失函数，它们的数学意义相同，区别仅在于适用于不同的类别标签编码格式。当输入数据的类别标签采用独热编码（OneHot Encoding）格式时，模型应 ...

binary 固定长度的二进制数据，其最大长度为 8,000 个字节。 varbinary 可变长度的二进制数据，其最大长度为 8,000 个字节。 image 可变长度的二进制数据，其最大长度为 2^31 - 1 (2,147,483,647) 个字节 在 Microsoft SQL ...