TensorFlow中,categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy都是交叉熵损失函数,它们的数学意义相同,区别仅在于适用于不同的类别标签编码格式。 当输入数据的类别标签采用独热编码(OneHot Encoding)格式时,模型应采用 categorical_crossentropy 损失函数;当输入数据的类别标签采用序号编码(Label Encoding)格式时,...
每条每一行是一个label的编码,1所在的位置代表label 如果你的 tagets 是 数字编码 ,用 sparse_categorical_crossentropy 数字编码:[2, 0, 1, 5, 19] 每个数字就是label 书中写道:这两个函数在数学上没有本质区别,只是接口不一样,那么如何取舍呢? 可以看到sparse,是稀疏的意思,所谓labels稀疏就是:假如你label...
都是计算多分类crossentropy的,只是对y的格式要求不同。 1)如果是categorical_crossentropy,那y必须是one-hot处理过的 2)如果是sparse_categorical_crossentropy,那y就是原始的整数形式,比如[1, 0, 2, 0, 2]这种
交叉熵损失(categorical_crossentropy)和稀疏交叉熵损失(sparse_categorical_crossentropy)的用法 交叉熵损失 稀疏交叉熵 交叉熵损失 如果使用到了one-hot编码,则使用的就是交叉熵损失。 稀疏交叉熵 一般情况下使用的都是稀疏交叉熵。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛...
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?
"""MeanIoU for sparse_categorical_crossentropy"""def__call__(self,y_true,y_pred,sample_weight=None):y_pred=tf.argmax(y_pred,axis=-1)returnsuper().__call__(y_true,y_pred,sample_weight=sample_weight)model.compile(optimizer=optimizer,loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['...
vue是一款轻量级的mvvm框架，追随了面向对象思想，使得实际操作变得方便，但是如果使用不当，将会面临着到处...
简介:categorical_crossentropy与sparse_categorical_crossentropy的区别 交叉熵损失(categorical_crossentropy)和稀疏交叉熵损失(sparse_categorical_crossentropy)的用法 交叉熵损失 稀疏交叉熵 交叉熵损失 如果使用到了one-hot编码,则使用的就是交叉熵损失。 稀疏交叉熵 ...
sparse_categorical_crossentropy( y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1 ) 参数 y_true 基本事实值。 y_pred 预测值。 from_logits y_pred 是否预期为 logits 张量。默认情况下,我们假设 y_pred 对概率分布进行编码。 axis 默认为 -1。计算熵的维度。 返回 稀疏分类交叉熵损失值。 单机使用: y...