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 ...

From：https://jovianlin.io/cat-crossentropy-vs-sparse-cat-crossentropy/ categorical_crossentropy 和 sparse_categorical_crossentropy 的區別 ...

對於二分類問題，損失函數用binary_crossentropy 對於多分類問題 　　如果label是one-hot編碼，用categorical_crossentropy 　　如果label是整數編碼，用sparse_categorical_crossentropy 　　 備注 ...

TensorFlow中，categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy都是交叉熵損失函數，它們的數學意義相同，區別僅在於適用於不同的類別標簽編碼格式。當輸入數據的類別標簽采用獨熱編碼（OneHot Encoding）格式時，模型應 ...

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 ...

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

只能說官方的命名有點太隨意，使用上二者有點細微區別。 一般compile的時候，使用的是小寫的binary_crossentropy ...

np_utils.to_categorical用於將標簽轉化為形如(nb_samples, nb_classes)的二值序列。假設num_classes = 10。如將[1,2,3,……4]轉化成：[[0,1,0,0,0,0,0,0][0,0,1,0,0,0,0,0 ...