交叉熵loss function, 多么熟悉的名字! 做过机器学习中分类任务的炼丹师应该随口就能说出这两种loss函数: categorical cross entropy 和 binary cross entropy,以下简称CE和BCE. 关于这两个函数, 想必大家听得最多…
Categorical_crossentropy是Keras中常用的损失函数之一,用于多分类问题。 概念: Categorical_crossentropy是一种用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的损失函数。它基于交叉熵的概念,通过计算预测结果与真实标签之间的交叉熵来评估模型的性能。 分类: Categorical_crossentropy属于多分类问题中的损失函数,适用于具有多个类别...
如果我们不想将分类标签(46个取值)转成独热码形式,可以使用稀疏分类标签:sparse_categorical_crossentropy。 使用方法都是类似的: 代码语言:python 代码运行次数:1 复制 Cloud Studio代码运行 y_train=np.array(train_labels)y_test=np.array(test_labels)model.compile(optimizer='rmsprop',# 优化器loss='sparse_...
9.categorical_crossentropy【不常用】 当使用categorical_crossentropy损失时,目标值应该是分类格式【即假如是10类,那么每个样本的目标值应该是一个10维的向量,这个向量除了表示类别的那个索引为1,其它均为0】。为了将整数目标值转换为分类目标值,可以使用keras实用函数to_categorical。 from keras.utils.np_utils impor...
loss2 = K.categorical_crossentropy(K.ones_like(y_pred)/nb_classes, y_pred)return(1-e)*loss1 + e*loss2 model = Model(inputs=input, outputs=predict) model.compile(optimizer='adam', loss=mycrossentropy) 也就是自定义一个输入为y_pred,y_true的loss函数,放进模型compile即可。这里的mycross...
loss=np.log(np.cosh(pred-true))returnnp.sum(loss) 9 categorical_crossentropy(CCE) 分类交叉熵,主要用于分类算法,当使用categorical_crossentropy损失函数时,目标值格式应该为one-hot编码格式。可以使用keras的to_categorical(int_labels, num_classes=None)将整数目标值转为one-hot编码 ...
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)补充知识：Keras中损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy产⽣不同结果的分析 问题 在使⽤keras做对⼼电信号分类的项⽬中发现⼀个问题，这个问题起源于...
# 使用binary_crossentropy;使用其他损失替换损失函数的指代词即可 from keras import losses model.compile(optimizer='adam', loss=losses.binary_crossentropy) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 1. categorical_crossentropy VS. sparse_categorical_crossentropy ...
binary_crossentropy 二进制交叉熵用于二分类问题中,categorical_crossentropy分类交叉熵适用于多分类问题中,我的心电分类是一个多分类问题,但是我起初使用了二进制交叉熵,代码如下所示: sgd = SGD(lr=0.003, decay=0, momentum=0.7, nesterov=False) model.compile(loss='categorical_crossentropy', ...
loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['acc']) 新的损失函数在数学上与 categorical_crossentropy 完全相同, 二者只是接口不同 中间层数维度要足够大,作者验证不用64维而是4维带来的结果精度只有71%,即信息被压缩到太小的维度导致丢失。 小结: ...