原文:深度學習筆記 目標函數的總結與整理 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=sgd,metrics=['accuracy'])

keras model.compile loss 目標函數 , optimizer adam , metrics accuracy 目標函數,或稱損失函數,是網絡中的性能函數,也是編譯一個模型必須的兩個參數之一。由於損失函數種類眾多,下面以keras官網手冊的為例。 在官方keras.io里面,有如下資料: mean squared error或mse mean absolute error或ma ...

2020-04-10 17:30 0 4024 推薦指數:

查看詳情

keras model.compile(loss='目標函數 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

深度學習筆記 目標函數總結整理   目標函數,或稱損失函數,是網絡中的性能函數,也是編譯一個模型必須的兩個參數之一。由於損失函數種類眾多,下面以keras官網手冊的為例。 在官方keras.io里面,有如下資料 ...

Wed Mar 28 18:08:00 CST 2018 1 55926
categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy

都是計算多分類crossentropy的,只是對y的格式要求不同。 1)如果是categorical_crossentropy,那y必須是one-hot處理過的 2)如果是sparse_categorical_crossentropy,那y就是原始的整數形式 ...

Mon Mar 09 21:12:00 CST 2020 0 2982
深度學習筆記 目標函數總結整理

(作者還處於小白階段,,,一下皆是自行搜索總結的結果,像信息論還處於學習階段,暫時無法給出相關解釋,還請各位大神給予相關指點,謝謝)     目標函數,或稱損失函數,是網絡中的性能函數,也是編譯一個模型必須的兩個參數之一。由於損失函數種類眾多,下面以keras官網手冊的為例。 在官方 ...

Wed Sep 07 22:55:00 CST 2016 1 39827
categorical_crossentropy和binary_crossentropy的區別

categorical_crossentropy和binary_crossentropy的區別 一、總結 一句話總結: A)、見名知意即可,其實從名字上也可以看出來binary=二元,不可以用於多分類任務, B)、簡單地說,binary_crossentropy經常搭配sigmoid分類函數 ...

Wed Sep 16 06:20:00 CST 2020 0 589
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM