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tensorflow分类损失函数运用小记
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tensorflow分类损失函数运用小记
多分类损失函数label.shape:[batch_size];pred.shape:[batch_size,num_classes]运用tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true,y_pred,from_logits=False,axis=-1)–y_true真实值，y_pred预测值–from_logits,我的理解是，如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就运用设为`False`, 如果预测结果未经过softmax就设为`True`.pred=tf.c
多分类损失函数label.shape:[batch_size];pred.shape:[batch_size,num_classes]运用tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true,y_pred,from_logits=False,axis=-1)–y_true真实值，y_pred预测值–from_logits,我的理解是，如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就运用设为`False`, 如果预测结果未经过softmax就设为`True`.pred=tf.c
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flow分类损失函数使用小记-cite-
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