Keras是一个开源的深度学习框架,它提供了简单易用的API,可以方便地构建和训练神经网络模型。Categorical_crossentropy是Keras中常用的损失函数之一,用于多分类问题。
概念: Categorical_crossentropy是一种用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的损失函数。它基于交叉熵的概念,通过计算预测结果与真实标签之间的交叉熵来评估模型的性能。
分类: Categorical_crossentropy属于多分类问题中的损失函数,适用于具有多个类别的分类任务。它可以衡量模型在多个类别上的预测准确性。
优势:
应用场景: Categorical_crossentropy损失函数适用于各种多分类问题,例如图像分类、文本分类、语音识别等任务。
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