2021年4月10日

稀疏分类交叉熵与稀疏分类交叉熵的使用差异

摘要: sparsecategoricalcrossentropy,和,SparseCategoricalCrossentropy,用法,区别 这两个函数的功能都是将数字编码转化成one-hot编码格式,然后对one-hot编码格式的数据(真实标签值)与预测出的标签值使用交叉熵损失函数。 先看一下官网给出的 阅读全文

posted @ 2021-04-10 19:09 nlp如此迷人 阅读(1893) 评论(0) 推荐(0)

交叉熵损失函数的原理 相关

摘要: 一、二分类损失函数 1.1 从一个简单的实例说起 对于一个二分类问题,比如我们有一个样本,有两个不同的模型对他进行分类,那么它们的输出都应该是一个二维向量,比如: 模型一的输出为:pred_y1=[0.8,0.2] 模型二的输出为:pred_y2=[0.6,0.4] 需要注意的是,这里的数值已经经过 阅读全文

posted @ 2021-04-10 11:21 nlp如此迷人 阅读(680) 评论(0) 推荐(0)

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