我正在使用 KERA 构建一个神经网络，其中我的标签是向量，其中正好 6 个值为 1，而所有其他值(大约 7000(为零。我目前正在使用categorical_crossentropy作为我的损失函数，但文档说：
注意：使用
categorical_crossentropy损失时，您的目标应采用分类格式(例如，如果您有 10 个类，则每个样本的目标应是一个 10 维向量，该向量全为零，除了与样本类对应的索引处的 1 之外(。
那么，如果categoreical_crossentropy只是独热编码标签的正确方式，那么"正确"的错误函数是什么？
您可以使用sparse_categorical_crossentropy作为损失，它接受整数类索引而不是独热编码索引。