cross-entropy相关知识

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• 我无法让咖啡工作 2023-09-13
• 为什么具有sigmoid的神经网络的代码与softmax_cross_entropy_with_logits的代码如此不 2023-09-12
• softmax的输出使二进制交叉熵的输出NAN，我该怎么办？ 2023-09-12
• pytorch 中的自定义交叉熵损失 2023-09-12
• Python - 低精度，低损失与张量流 2023-09-12
• 如何在 Keras 中使用 FCN (U-Net) 上的加权分类交叉熵? 2023-09-12
• CNN算法预测值为1.0，因此交叉熵成本函数给出除以零警告 2023-09-12
• TensorFlow sequence_loss with label_smoothing 2023-09-12
• 对于各种值，交叉熵误差保持不变 2023-09-12
• TensorFlow模型获得损失0 2023-09-11
• 为什么不将平方误差用于分类问题 2023-09-11
• 跨凝结keras中的自定义参数 2023-09-11
• Sklearn中的Logloss和Pytorch的Bceloss之间的差异 2023-09-11
• sklearn中的log_loss:标签二值化不支持多输出目标数据 2023-09-11
• sigmoid_cross_entropy是否产生整个批次的平均损失? 2023-09-11
• 如何在优化期间将交叉熵损失转换为标量 2023-09-11
• Tensorflow dynamic_rnn 训练损失减少，验证损失增加 2023-09-10
• Tensorflow，from_logits = True or False 在 Tensorflow sparse_c 2023-09-10
• 加权交叉凝集量 2023-09-10
• tensorflow valueerror:仅调用``sparess_softmax_cross_entropy_wit 2023-09-10
• Keras：binary_crossentropy和categorical_crossentropy混乱 2023-09-10
• Tensorflow加权与Sigmoid跨透镜损失 2023-09-10
• 计算张量流中的横熵 2023-09-10
• 可以在KERAS中使用哪种模型(损失功能等)用于具有概率标签的分类培训，而不是单热编码 2023-09-10