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,...
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
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有好几百类,上千类,那么one-hot编码出来的矩阵,绝...
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。
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 ...
两张人脸图像，分别提取特征，通过计算特征向量间的距离（相似度）来判断它们是否来自同一个人。选择与...
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 ...
sparse_categorical_crossentropy是一种用于多类别分类问题的损失函数。它在训练神经网络模型时用于衡量预测结果与真实标签之间的差异,并通过反向传播算法来更新模型的权重。 标签平滑是一种正则化技术,用于减少模型对训练数据中噪声或错误标签的过度拟合。它通过将真实标签从原始的one-hot编码形式转换为一个平滑的概率分布...
categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy的区别:实例讲解,如果y是one-hotencoding格式,使用sparse_categorical_crossentropy[1,0,0][0...