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 ...
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 ,其余的都为 整数 ...
2021-08-19 10:34 0 95 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
From:https://jovianlin.io/cat-crossentropy-vs-sparse-cat-crossentropy/ categorical_crossentropy 和 sparse_categorical_crossentropy 的区别 ...
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 ...
所以不管是不是 one-hot encoding 都可以使用, 得到的 loss 是一样的. ...
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 ...
keras model.compile(loss='目标函数 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 目标函数,或称损失函数,是网络中的性能函数,也是编译一个模型必须的两个参数之一。由于损失函数 ...