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 ...

假設函數： 更為一般的表達式： （1） 似然函數： （2） 對數似然函數： 如果以上式作為目標函數，就需要最大化對數似然函數，我們這里選擇 最小化負的對數 ...

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 ...

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 ...

日常英語---200720（tensorflow2優化函數：model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['acc'])） 一、總結 一句話總結： metrics：英 /ˈmetrɪks/ ：n. 度量 ...

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 ...

以下信息均來自官網 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 損失函數的使用 損失函數（或稱目標函數、優化評分函數 ...

損失算法的選取 損失函數的選取取決於輸入標簽數據的類型： 如果輸入的是實數、無界的值，損失函數使用平方差； 如果輸入標簽是位矢量（分類標志），使用交叉熵會更適合。 1．均值平方差 在TensorFlow沒有單獨的MSE函數，不過由於公式比較簡單，往往開發者都會 ...