python Keras sparse_categorical_crossentropy vs categorical_crossentropy

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python Keras sparse_categorical_crossentropy vs categorical_crossentropy相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

# e.g. there are 10 categories
# y : array([9, 0, 0, ..., 3, 0, 5], dtype=uint8)
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizer='adam', 
              metrics=['accuracy'])

# above is same as below
# one hot encoding first
y = keras.utils.to_categorical(y, 10).shape
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
             optimizer='adam',
             metrics=['accuracy'])

以上是关于python Keras sparse_categorical_crossentropy vs categorical_crossentropy的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

tf.keras 和 tf.python.keras 有啥区别?

python [keras_top_k] #keras #metrics

python 微调Keras模型。已更新至Keras 2.0 API。

python 微调Keras模型。已更新至Keras 2.0 API。

AttributeError:模块'tensorflow_core.python.keras.api._v2.keras.activations'没有属性'swish'

python 参考:[Python中使用Keras深度学习库的回归教程](http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-