谈谈 keras 的损失函数

最新推荐文章于 2025-02-17 16:19:15 发布
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分类专栏： 深度学习 python 机器学习 文章标签： keras 深度学习 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/125421815
本文详细介绍了在深度学习中，sparse_categorical_crossentropy与categorical_crossentropy的区别，以及它们与binary_crossentropy的不同。前者适用于数字编码的多分类问题，后者用于one-hot编码的多分类，而binary_crossentropy则专门用于二分类任务。在实际应用中，当类别数量较少时，推荐使用one-hot编码，而大量类别时，数字编码更为高效。理解这些损失函数对于优化模型性能至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

sparse_categorical_crossentropy 与 binary_crossentropy的区别。

可以看看书本作者的阐述
在这里插入图片描述
原文意思为：看你输出的是什么格式的
one-hot 的话用categorical_crossentropy
数字编码的话用sparse_categorical_cossentropy

实际使用过程中， 如果数量少的话可以用one—hot格式

而大量的分类，如1000个分类的话，会占用大量的空间并且提升算法复杂度，所以最好选择数字编码。

categorical_crossentropy 与 binary_crossentropy的区别

一个用于多分类，一个用于二分类

实现胶囊神经网络，识别手写MNIST数据集，谈谈实现及理解。
**My Coding Family**
07-01 1496
实现一个基础的胶囊层，这通常涉及到动态路由算法。# 创建权重# Capsule层的前向传播逻辑pass # 这里需要实现具体的计算逻辑# 其他方法（如路由算法）也需要实现ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏《优快云问答解答》，都是实战中碰到的Bug，希望对你有所帮助。到此，咱们下期拜拜。码字不易，如果这篇文章对你有所帮助，帮忙给 bug菌 来个，您的支持就是我坚持写作分享知识点传播技术的最大动力。「猿圈奇妙屋」；
keras：二分类、多分类损失函数
⛄
03-29 5137
多分类损失函数 sparse_categorical_crossentropy 与 categorical_crossentropy区别 二分类 binary_crossentropy交叉熵损失函数
线性模型 - 二分类问题的损失函数
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