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在Keras中，categorical_accuracy和sparse_categorical_accuracy有什么区别？在中没有任何提示，通过询问谷歌博士，我也没有找到答案。源代码可以找到 return K.cast(K.equal(K.argmax(y_true, axis=-1), K.floatx(
浏览 11修改于2021-04-24得票数 69
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我知道指标 sparse_categorical_accuracyEpoch 1/2Epoch 2/2
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浏览 0提问于2021-10-31得票数 0
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sparse_categorical_crossentropy和categorical_crossentropy有什么区别？什么时候应该使用一种损失而不是另一种损失？
浏览 0修改于2019-12-06得票数 53
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在keras中，我使用to_categorical将二进制nx1向量y转换为nx2矩阵，其中第一列是1 if y=1，第二列是y=0。如何使用numpy撤销此操作？
浏览 43提问于2017-11-20得票数 14
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sample_space, nsample, )coded_array = np_utils.to_categorical
浏览 52修改于2019-04-11得票数 15
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当我尝试从tflearn使用to_categorical时，我总是得到一个typeError。输出错误为：` File "C:\Users\saleh\Anaconda3\lib\site-packages\tflearn\data_utils.py", line 46, in to_categorical
return (y[:, None] == np.unique(y)).astype(np.float
浏览 0修改于2017-10-31得票数 0
当从tf_agents.agents.categorical_dqn导入categorical_dqn_agent在python上导入此命令时，Im会收到此错误 File "<pyshell#19>", line 1, in <module> File "C
浏览 8提问于2022-11-19得票数 -1
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当然，如果使用categorical_crossentropy，则使用一种热编码，如果使用sparse_categorical_crossentropy，则编码为普通整数。
浏览 0修改于2021-02-07得票数 66
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我需要调整堆叠图的以适应我的数据，我遵循了相同的模式，但是当我运行代码时，以下错误出现了ValueError: Keyword argument sequences for broadcasting must all be the same lengths. Got lengths: [5, 6]from bokeh.core.properties import valuefrom bokeh.plotting import figure
output_file(
浏览 8修改于2018-09-04得票数 0
include_lowest = True)sub_c = c[0::4]sub_c.append(c[-1])，但我得到了错误：'Categorical
浏览 2提问于2018-05-31得票数 0
我使用keras中提供的to_categorical函数将类型为float的numpy ndarray转换为二进制对应项。Y的维数为2144x1，而函数返回的数组的维数为2144x2。如何从to_categorical获得2144x1数组？Y只包含0和1s (浮点类型)函数调用：
y_binary = to_categorical(Y)
浏览 6提问于2017-06-25得票数 2
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np.array(train_img)
y_train = train['label']
model = Sequential()model.add'获得了错误的loss='sparse_categori
浏览 1修改于2021-08-05得票数 0
SparseCategoricalCrosstentropy和sparse_categorical_crossentropy有什么区别？
浏览 0修改于2020-08-14得票数 1
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',metrics = ['accuracy'])
但是，使用categorical_crossentropy会给出以下错误ValueError: You are passing a target array of shape (453, 1) while using as loss `categorical_crossentropy`categorical_crossentropy` expects targets to be bi
浏览 0提问于2020-08-02得票数 2
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无论我在categorical_features中指定什么，编码器都会对所有列进行编码。preprocessing.OneHotEncoder()OneHotEncoder(categorical_features所以我指定了categorical_features=0,2，但是不管我做什么，这段代码的输出仍然是：[ 0 2 53 57]array([[ 1.,
浏览 1提问于2016-04-17得票数 1
这是我的代码(摘要版本)：
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_val, y_val): 0.8641 - val_loss: 2.1406 - val_categorical_accuracy:
浏览 6提问于2022-05-20得票数 0
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我有一个数据集作为一个csv文件。它有大约50列，其中大部分是分类的。我计划使用一个新的测试数据集运行一个RandomForest多类分类。简而言之，我希望实现与链接中相同的功能，但使用CSV文件。编辑: Data -> 50功能，100 k行，大部分是字母数字分类，我对MLlib非常陌生，因此很难为我的数据找到合适的管道。我试着从文
浏览 2修改于2016-04-25得票数 2
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在训练中，Keras的categorical_accuracy值为100%。但是同样的训练数据，我已经将它的输出保存到一个文件中，显示了几个(实际上是相当多的)数据，这些数据被分类到错误的类别。categorical_accuracy衡量的是什么？有没有更好的指标来调试LSTM？', optimizer='adam', metrics=[categorical_accuracy])1552
浏览 0修改于2019-07-11得票数 1
接收
X = dataset[:,1:14]Y = keras.utils.to_categoricalmodel.add(Dense(classifications, activation='softmax'))
浏览 0修改于2018-08-27得票数 1
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问题是，np_utils.to_categorical(y_indices，num_classes)会导致内存不足，因为我需要一个8000 x 46226矩阵.Traceback (most recent call last) ----> 1 Y_cat = to_categoricalnum_classes) 23
浏览 3提问于2017-09-19得票数 6
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