05. 分类交叉熵
分类交叉熵
课外资料
- 损失函数 是用来估量模型中预测值y与真实值Y之间的差异,即不一致程度
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如果你想详细了解 Keras 中的完全连接层,请阅读这篇关于密集层的
文档
。你可以通过为
kernel_initializer和bias_initializer参数提供值更改权重的初始化方法。注意默认值分别为'glorot_uniform'和'zeros'。你可以在相应的 Keras 文档 中详细了解每种初始化程序的工作方法。 -
Keras 中有很多不同的
损失函数
。对于这节课来说,我们将仅使用
categorical_crossentropy。 -
参阅 Keras 中
可用的优化程序列表
。当你编译模型(在记事本的第 7 步)时就会指定优化程序。
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'sgd': SGD -
'rmsprop': RMSprop -
'adagrad': Adagrad -
'adadelta': Adadelta -
'adam': Adam -
'adamax': Adamax -
'nadam': Nadam -
'tfoptimizer': TFOptimizer
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