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My Keras tricks.

记录了一些使用 keras 的技巧。 categorical_crossentropy vs sparse_categorical_crossentropy. 3. The Answer, In a Nutshell If your targets are one-hot encoded, use categorical_crossentropy. Examples of one-hot encodings: [1,0,0] [0,1,0] [0,0,1] But if your targets are integers, use sparse_categorical_crossentropy. Examples of integer encodings (for the sake of completion): 1, 2, 3 clip norm Multiple GPU # https://keras.……

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Keras坑

使用Keras做分类的时候踩了一个坑,也是拿来主义的锅,估计也有不少同志遇到。 在进行分类的时候,往往使用categorical_crossentropy,有时候萌新(像我)会用binary_crossentropy,虽然结果可能上浮30%,但是这个结果是不对的。model.fit以及model.evaluate给出的acc的值都是有问题的,正确的计算方法应该是: 其中 使用测试样本的数量代替10000,输出的acc才是正确的结果。 这个方法是使用二分类的时候才能使用的,label的个数多于2就不能使用。 参考 https://stackoverflow.com/questions/42081257/keras-binary-crossentropy-vs-categorical-crossentropy-performance……

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