Quelle est la différence entre la crossentropie catégorielle et la crossentropie catégorielle clairsemée dans les keras? Quand ces fonctions de perte conviennent-elles? [dupliquer]

Question

Je suis confronté à des erreurs en utilisant ces fonctions de perte. alors veuillez m'expliquer, quand utiliser ces fonctions de perte et avec les unités de couche de sortie.

Answer 1

Je ne connais pas la différence exacte entre ces fonctions de perte. Je pense que la documentation et le code source doivent être vérifiés. Mais ces deux fonctions de perte conviennent aux modèles de classification. vous devriez remarquer deux choses:

1. Vos sorties doivent être converties en catégoriques: utilisez d'abord la classe Sckit-learn pour convertir LabelEncoder()des chaînes en entiers, puis utilisez la to_categorical()méthode Keras sur votre sortie pour convertir vos entiers en un encodage one-hot
2. Vous devez utiliser un calque softmax comme dernier calque avec la même taille de vos catégories