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在keras中使用SparseCategoricalCrossEntropy loss进行多类分类时，实际的类标签是什么？

在Keras中使用SparseCategoricalCrossEntropy loss进行多类分类时，实际的类标签是整数形式的类别索引。这意味着每个样本的类标签是一个整数，表示该样本属于哪个类别。类别索引从0开始，依次递增，直到总类别数减1。

例如，如果有3个类别（类别A、类别B和类别C），则类别A的索引为0，类别B的索引为1，类别C的索引为2。对于每个样本，其类标签将是这些索引之一。

在使用SparseCategoricalCrossEntropy loss时，模型的输出应该是一个概率分布，每个类别对应一个概率值。模型会根据输入数据的特征预测每个类别的概率，并将其作为输出。然后，SparseCategoricalCrossEntropy loss会将这些概率与实际的类标签进行比较，计算损失值，并用于模型的训练优化过程。

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搭建浅层神经网络Hello world

[tem5cblsga.png] 2.2 查看数据是否平衡分类器的设计都是基于类分布大致平衡这一假设，通常假定用于训练的数据是平衡的，即各类所含样本数大致相当。...TensorFlow 提供了 Dataset 类可以方便加载训练的数据，使用方式为 tf.data.Dataset。其中，训练集的数据，我们进行了随机打乱。...然后对这个输出进行 softmax 计算，取出 softmax 值最大的那个元素对应的标签作为我们的分类结果。...： [3depzzwzhj.png] loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() optimizer = tf.keras.optimizers.SGD...更深的网络层次，可以更换模型，比如使用 VGG16，ResNet 等更深的网络，或者在现有的网络中添加更多的卷积层进行尝试更多的训练数据，数据量的增长能极大的提高模型的精度跟泛化能力使用别的优化器，

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常用的分类和回归的指标都在keras.metrics模块中。Keras指标是keras.metrics.Metric类的子类。与层一样，指标具有一个存储在TensorFlow变量中的内部状态。...: 0.0931 - accuracy: 0.9727 - rmse: 7.4312使用回调函数Keras中的回调函数是一个对象（实现了特定方法的类实例），在调用fit函数时被传入模型，并在训练过程中的不同时间点被模型调用...回调函数实现的方式是将keras.callbacks.Callback类子类化。然后实现下列方法，在训练过程中的不同时间点被调用。...)完成的某些Keras层中，在训练过程和推断过程中具有不同的行为。...注意：调试代码时，最好使用急切执行，不要使用@tf.function装饰器。一旦代码能够成功运行之后，便可使用其进行加速。

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