KS的博客

分类交叉熵是一种用于多类分类任务的损失函数。在这些任务中，一个示例只能属于许多可能类别中的一个，模型必须决定哪个类别。形式上，它旨在量化两种概率分布之间的差异。

本篇文章仅作为深度学习学习用途 而非商用* 运行系统 ：MacOS / Windows* Python版本 ：Python3.0* 运行平台：Visual Studio Code在已有的数据集下，训练一个CNN模型，预测一张CT图的肺部照片是否患有肺炎，若是患有肺炎，是因为细菌还是病毒引起的。数据集共有三个子文件夹：train / test / val 他们的作用相信各位都已经很清楚了 字面意思 这里不再多加赘述。以下两个函数来从每个文件夹加载图像数据。...

array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练）。可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。这种情况下请确定在编译模型时添加了sample_weight_mode=’temporal’。字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）......

最后，对本文内容总结如下重要的是要记住，不建议跳过测试阶段，因为在交叉验证阶段表现良好的算法并不意味着它真的是最好的，因为算法是根据交叉验证来比较的。在测试阶段，目的是看看我们的最终模型在实际生活中如何处理，所以如果它的性能很差，我们应该从训练阶段开始重复整个过程。转自微信公众号AI算法之道https。...

实验目的通过建立Alexnet神经网络建立模型并根据训练数据来训练模型以达到可以将一张花的类别进行分类Python版本Python3IDEVSCode系统MacOS数据集以及代码的资源放在文章末尾了有需要请自取～本文仅作为学习训练不涉及任何商业用途如有错误或不足之处还请指出模型到这里就训练并检测完毕了如有需要的小伙伴可以下载下方的数据集测试集及源代码链接httpspwd=i0bt提取码i0bthttpshttpshttpshttpshttpshttps。............