总结:tensorflow的categorical_crossentropy api只会计算每个样本的交叉熵损失,所以需要而且加起来再求平均。如上所述,两种计算方式所求结果一致 sparse_categorical_crossentropy 公式和categorical_crossentropy是一样的,sparse_categorical_crossentropy和categorical_crossentropy的区别就是前者不需要转化为one_hot编码,使用整...
Sparse Categorical Cross Entropy(稀疏多分类交叉熵损失函数,SCCE)原理上和多分类交叉熵损失函数(CCE)一致,属于多分类问题的损失函数,不同之处在于多分类交叉熵损失函数中的真实样本值用one-hot向量来表示,其下标i为1,其余为0,表示属于第i个类别;而稀疏多分类交叉熵损失函数中真实样本直接用数字i表示,表示...
loss="sparse_categorical_crossentropy": 使用稀疏分类交叉熵作为损失函数。适用于标签是整数而不是 one-hot 编码的分类问题。 metrics=['accuracy']: 评估模型性能的指标选择准确率,表示模型预测的准确程度。 训练模型: x_train: 训练数据,假设已经向量化并准备好。 y_train: 训练标签,表示每个样本的真实分类。
SparseCategoricalCrossentropy:多分类,经常搭配Softmax使用,和CategoricalCrossentropy不同之处在于,CategoricalCrossentropy是one-hot编码,而SparseCategoricalCrossentropy使用一个位置整数表示类别 tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False, reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='sparse_categ...
在PyTorch中计算二分类的交叉熵损失可以使用`torch.nn.BCELoss()`函数。BCE代表二元交叉熵(Binary Cross Entropy)。以下是计算二分类交叉熵损失的步骤: 1...
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False,reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO,name='sparse_categorical_crossentropy')参数: from_logits:默认False。为True,表示接收到了原始的logits,为False表示输出层经过了概率处理(softmax) ...
loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 定义优化器和损失函数,在keras中叫做对模型进行编译compile(在C语言中,在运行代码之前都需要对代码进行编译嘛)。损失函数和优化器还有metric衡量指标的设置都在模型的编译函数中设置完成。
# 构建模型 model = keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)), layers.Dense(32, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accu...
pytorch版本代码: import torch from transformers import AutoModelForSequenceClassification, BertTokenizer from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import pandas as pd from torch.optim import AdamW from torch.nn import CrossEntropyLoss from tqdm import tqdm ...
为了与 PyTorch 中torch.nn.CrossEntropyLoss()求交叉熵的方法一致,Tensorflow 中并未对label 进行 One-Hot 编码,所以使用了tf.losses.sparse_categorical_crossentropy()方法计算交叉熵. # ---Tensorflow ---optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate)forepochinrange(epochs):forstep,(x,y)inenumerate(ds_trai...