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 ...
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: one hot編碼就是在標簽向量化的時候,每個標簽都是一個N維的向量 N由自己確定 ,其中這個向量只有一個值為 ,其余的都為 整數 ...
2021-08-19 10:34 0 95 推薦指數:
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 ...
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 ...
如果y是one-hot encoding格式,使用sparse_categorical_crossentropy 如果y是整數,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 的區別 ...
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 ...
所以不管是不是 one-hot encoding 都可以使用, 得到的 loss 是一樣的. ...
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 ...
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 ...