原文:稀疏分类交叉熵与稀疏分类交叉熵的使用差异

sparsecategoricalcrossentropy,和,SparseCategoricalCrossentropy,用法,区别 这两个函数的功能都是将数字编码转化成one hot编码格式,然后对one hot编码格式的数据 真实标签值 与预测出的标签值使用交叉熵损失函数。 先看一下官网给出的对于两个函数定义: tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossen ...

2021-04-10 19:09 0 295 推荐指数:

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Tensorflow 分类函数(交叉的计算)

命名空间:tf.nn 函数 作用 说明 sigmoid_cross_entropy_with_logits 计算 给定 logits 的S函数 交叉。 测量每个类别独立且不相互排斥的离散分类任务中的概率 ...

Fri Jan 05 18:37:00 CST 2018 0 10276
分类问题的交叉计算

分类问题的交叉   在多分类问题中,损失函数(loss function)为交叉(cross entropy)损失函数。对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在多分类问题中,其取值只可能为标签集合labels. 我们假设有K个标签值,且第i个样本预测为第k个标签值的概率为\(p_{i ...

Fri Jul 27 18:34:00 CST 2018 0 8169
为什么交叉损失更适合分类问题

为什么交叉损失更适合分类问题 作者:飞鱼Talk 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 Cross Entropy Error Function(交叉损失函数 ...

Sat Oct 31 18:01:00 CST 2020 0 710
分类交叉和多分类交叉计算形式统一吗?

关于交叉,信息等推导,已经有很多博客详细讲解了,这里就不再赘述了。本文要理清的是一个很初级的问题:二分类交叉和多分类交叉有没有统一的形式? 我们常见的二分类交叉形式如下: 而多分类交叉为: 绝大多数教程,都是先以二分类作为特例,讲解交叉,然后再推到多分类交叉 ...

Fri Sep 17 07:32:00 CST 2021 0 152
交叉

1、交叉的定义: 在信息论中,交叉是表示两个概率分布p,q,其中p表示真实分布,q表示非真实分布,在相同的一组事件中,其中,用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。从这个定义中,我们很难理解交叉的定义。下面举个例子来描述一下: 假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q ...

Thu Feb 23 18:29:00 CST 2017 1 11371
『TensorFlow』分类问题与两种交叉

关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较,差异一般体现在不同的分类(二分类、多分类等)任务目标,可以参考文章keras中两种交叉损失函数的探讨,其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理。 本文主要是介绍TF中的接口 ...

Wed Mar 14 23:38:00 CST 2018 1 3112
交叉

作者:Noriko Oshima 链接:https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。 的本质是香农信息量( )的期望。 现有 ...

Wed Nov 16 18:38:00 CST 2016 0 3190
Sklearn中二分类问题的交叉计算

分类问题的交叉   在二分类问题中,损失函数(loss function)为交叉(cross entropy)损失函数。对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在二分类问题中,其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp ...

Fri Jul 27 04:40:00 CST 2018 0 1391
 
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