关于binary_crossentropy和categorical_crossentropy的区别 deliciouspoison student10 人赞同了该文章 看了好久blog,感觉都不够具体,真正到编程层面讲明白的没有看到。 下午自己摸索了一下,大概算明白了: 以下结论基于keras 1.CECE=−∑i=0nyilogfi(xi) ...
2 categorical_cross_entropy 用于多分类损失,使用softmax激活函数 y_true=np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,1,0],[0,1,0],[0,1,0]])logits=np.array([[12,3,2],[3,10,1],[1,2,5],[4,6.5,1.2],[3,6,1]])defsoftmax(x):sum_raw=np.sum(np.exp(x),axis=-1)x1=np.ones(np...
对于二分类问题,损失函数用binary_crossentropy 对于多分类问题 如果label是one-hot编码,用categorical_crossentropy 如果label是整数编码,用sparse_categorical_crossentropy 备注: one-hot编码就是在标签向量化的时候,每个标签都是一个N维的向量(N由自己确定),其中这个向量只有一个值为1,其余的都为0 整数编码就是对所...
sparse_categorical_crossentropy 和 categorical_crossentropy 有什么区别?什么时候应该使用一种损失而不是另一种?例如,这些损失是否适合线性回归?
对于二分类问题,损失函数用binary_crossentropy 对于多分类问题 如果label是one-hot编码,用categorical_crossentropy 如果label是整数编码,用sparse_categorical_crossentropy 备注: one-hot编码就是在标签向量化的时候,每个标签都是一个N维的向量(N由自己确定),其中这个向量只有一个值为1,其余的都为0 ...
categorical_crossentropy和binary_crossentropy的区别 一、总结 一句话总结: A)、见名知意即可,其实从名字上也可以看出来binary=二元,不可以用于多分类任务, B)、简单地说,binary_crossentropy经常搭配sigmoid分类函数,cat
('relu'))# output layermodel.add(Dense(len(class_id_index)))model.add(Activation('softmax'))然后我使用它categorical_crossentropy作为损失函数编译它:model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])要么model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam...
第一個問題:你應該已經了解 binary_crossentropy 與 categorical_crossentropy 的差異,一個是當成 multi-label,另一個則是 multi-class,這兩個已經是完全不同的 task,手寫資料集當然是屬於 multi-class 的 task (一張圖只有一個答案)。因此,不太應該存在 multi-lab...
categorical_crossentropy使用交叉熵(cross-entropy)作为度量分类任务的差异度量,以衡量两个概率分布之间的相似性。 在深度学习中,交叉熵是一个常用的测量模型输出和真实输出之间的误差的指标。对于二分类任务,常用的交叉熵损失函数是binary_crossentropy;对于多分类任务,categorical_crossentropy则是常用的损失函数。
categorical_crossentropy loss(交叉熵损失函数) 讲交叉熵损失函数,我想先从均方差损失函数讲起 均方差损失函数 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值。比如对于一个神经元(单输入单输出,sigmoid函数),定义其代价函数为 ...