tensorflow - keras中的分类交叉熵和稀疏分类交叉熵有什么区别？这些损失函数什么时候合适？
问题描述
在使用这些损失函数时，我遇到了一些错误。所以请解释一下，何时使用这些损失函数以及输出层单元。
解决方案
我不知道这些损失函数之间的确切区别。我认为应该检查文档和源代码。但是这两种损失函数都适用于分类模型。你应该注意到两件事：
- 您的输出应转换为分类：首先使用 Sckit-learn 类
LabelEncoder()将字符串转换为整数，然后to_categorical()在输出上使用 Keras 方法将整数转换为一次性编码 - 您需要使用与类别大小相同的 softmax 层作为最后一层