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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#keras #深度学习 #机器学习

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。

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

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