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在Keras中使用categorical_crossentropy进行多分类损失计算的方法

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简介：
本文介绍了如何在Keras框架下应用categorical_crossentropy函数来进行多分类任务中的损失计算，并提供了详细的代码示例。 在使用`categorical_crossentropy`损失函数时，标签应为多类模式。例如，在有10个类别的情况下，每个样本的标签应该是一个长度为10的向量，该向量对应于有效类别的索引位置值设为1，其余位置则全为0。 可以利用以下方法进行转换： ```python from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None) ``` 以MNIST数据集为例： ```python from keras.datasets import mnist # 其他代码... ```

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  • 在Keras中使用categorical_crossentropy进行多分类损失计算的方法
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    本文介绍了如何在Keras框架下应用categorical_crossentropy函数来进行多分类任务中的损失计算，并提供了详细的代码示例。 在使用`categorical_crossentropy`损失函数时，标签应为多类模式。例如，在有10个类别的情况下，每个样本的标签应该是一个长度为10的向量，该向量对应于有效类别的索引位置值设为1，其余位置则全为0。 可以利用以下方法进行转换： ```python from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None) ``` 以MNIST数据集为例： ```python from keras.datasets import mnist # 其他代码... ```
     
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