tensorflow - 如果我使用“categorical_crossentropy”作为损失函数来分类对象，性能会不会有问题？

Question

我正在训练一个 CNN 对狗和猫进行分类，我使用 'categorical_crossentropy' 作为损失函数，因为一开始我有三个类，但最后我决定只使用两个，我没有机会改变损失函数。我的问题是我没有正在使用“binary_crossentropy”证明的计算机，我需要解决这个问题。所以我不知道它是否会具有相同的性能。

这是我编译的部分

model.compile(optimizer = keras.optimizers.Adam(lr=lr),
          loss='categorical_crossentropy',
          metrics=['accuracy'])

标签： tensorflow

Answer 1

答案是否定的，这不是问题。

您可以使用binary_crossentropy + Dense(1,activation='sigmoid')或categorical_crossentropy + Dense(2,activation='softmax')。

您的模型的性能根本不应该受到影响。