摘要：Tensorflow Distributions提供了两类抽象：distributions和bijectors。distributions提供了一系列具备快速、数值稳定的采样、对数概率计算以及其他统计特征计算方法的概率分布。bijectors提供了一系列针对distribution的可组合 ...

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 ...

来源：https://blog.csdn.net/moyu123456789/article/details/83444140 ...

参考链接：https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82468965 参考链接：https://blog.csdn.net/gdl3463315/article/details/82659378 to_categorical(y ...

https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82468965 ...

一、简介 　　categorical是pandas中对应分类变量的一种数据类型，与R中的因子型变量比较相似，例如性别、血型等等用于表征类别的变量都可以用其来表示，本文就将针对categorical的相关内容及应用进行介绍。 二、创建与应用 2.1 基本特性和适用场景 　　在介绍 ...

都是计算多分类crossentropy的，只是对y的格式要求不同。 1）如果是categorical_crossentropy，那y必须是one-hot处理过的 2）如果是sparse_categorical_crossentropy，那y就是原始的整数形式 ...

https://blog.csdn.net/zlrai5895/article/details/79560353 多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题，而解决二分类问题的方法有很多。这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN（artificial neural network ...