Nghĩa của Categorical_crossentropy là gì

Là gì
Đánh giá của bạn post

Tôi đang cố gắng huấn luyện CNN phân loại văn bản theo chủ đề. Khi tôi sử dụng entropy chéo nhị phân, tôi có độ chính xác là 80%, với entropy chéo tôi có độ chính xác là 50%.

Tôi không hiểu tại sao điều này. Đó là một vấn đề đa kính, không có nghĩa là tôi phải sử dụng một entropy phân loại và kết quả với entropy nhị phân chéo không có ý nghĩa?

Người mẫu.cộng(embedding_layer)

Người mẫu.cộng(Fells(0,25))
# lớp bọc

Người mẫu.cộng(Chuyển đổi 1D(nb_filter=32

filter_length=4

set_border=‘Có giá trị’

sự kích hoạt=“relu”))

Người mẫu.cộng(Chơi bóng tối đa 1 ngày(length_pool=2))
# lớp dày đặc

Người mẫu.cộng(làm phẳng())

Người mẫu.cộng(Ngu độn(256))

Người mẫu.cộng(Fells(0,25))

Người mẫu.cộng(sự kích hoạt(“relu”))
# lớp đầu ra

Người mẫu.cộng(Ngu độn(len(class_id_index))))

Người mẫu.cộng(sự kích hoạt(“Soft Max”))

Sau đó, tôi biên dịch hoặc nhóm nó như thế này bằng cách sử dụng hàm mất categorical_crossentropy:

Người mẫu.tập hợp(Sự mất mát=“categorical_crossentropy” Người cải tiến=“Adam” số liệu=[‘accuracy’])

hoặc

Người mẫu.tập hợp(Sự mất mát=“binary_crossentropy” Người cải tiến=“Adam” số liệu=[‘accuracy’])

Về mặt trực quan, có lý do tại sao tôi muốn sử dụng entropy phân loại và tôi không hiểu tại sao tôi lại nhận được kết quả tốt với kết quả nhị phân và kết quả kém với trình phân loại.

Xem thêm  Nghĩa của Kháng leptin là gì

Bài viết được chia sẻ bởi caigiday.com

Leave a Reply

Your email address will not be published.