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： 如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择 最小化负的对数 ...

只能说官方的命名有点太随意，使用上二者有点细微区别。 一般compile的时候，使用的是小写的binary_crossentropy ...

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 ...

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 ...

以下信息均来自官网 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 损失函数的使用 损失函数（或称目标函数、优化评分函数 ...

损失算法的选取 损失函数的选取取决于输入标签数据的类型： 如果输入的是实数、无界的值，损失函数使用平方差； 如果输入标签是位矢量（分类标志），使用交叉熵会更适合。 1．均值平方差 在TensorFlow没有单独的MSE函数，不过由于公式比较简单，往往开发者都会 ...