摘要：Tensorflow Distributions提供了兩類抽象：distributions和bijectors。distributions提供了一系列具備快速、數值穩定的采樣、對數概率計算以及其他統計特征計算方法的概率分布。bijectors提供了一系列針對distribution的可組合 ...

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 ...

來源：https://blog.csdn.net/moyu123456789/article/details/83444140 ...

參考鏈接：https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82468965 參考鏈接：https://blog.csdn.net/gdl3463315/article/details/82659378 to_categorical(y ...

https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82468965 ...

一、簡介 　　categorical是pandas中對應分類變量的一種數據類型，與R中的因子型變量比較相似，例如性別、血型等等用於表征類別的變量都可以用其來表示，本文就將針對categorical的相關內容及應用進行介紹。 二、創建與應用 2.1 基本特性和適用場景 　　在介紹 ...

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 ...

https://blog.csdn.net/zlrai5895/article/details/79560353 多類分類問題本質上可以分解為多個二分類問題，而解決二分類問題的方法有很多。這里我們利用Keras機器學習框架中的ANN（artificial neural network ...