首页model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=metrics)

model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=metrics)

时间: 2024-06-07 11:06:42 浏览: 162

focal-loss-keras:Keras中的二进制和分类焦点损失实现

焦点损失降低了分类良好的示例的权重。这样做的净效果是，将更多的培训重点放在难以分类的数据上。在我们的数据不平衡的实际环境中，由于我们拥有更多的数据，我们的多数阶级将很快得到很好的分类。因此，为了确保我们在少数族裔班上也能达到很高的准确性，我们可以使用焦点损失在训练过程中为那些少数族裔班级提供更多的相对权重。焦点损失可以很容易地在Keras中实现为自定义损失函数。用法以焦点损失为样本编译模型：二进位 model.compile（损失= [binary_focal_loss（alpha = .25，gamma = 2）]，指标= [“准确性”]，优化程序= adam）分类的 model.compile（损失= [categoical_focal_loss（alpha = [[。25，.25，.25]]，gamma = 2）]，指标= [“准确性”]，优化程序= ad

这是一个 Keras 模型的编译过程，其中： - `optimizer=Adam()` 指定了使用 Adam 优化器来训练模型； - `loss='categorical_crossentropy'` 指定了使用 categorical_crossentropy 作为损失函数，用于度量模型在训练过程中的误差； - `metrics=metrics` 指定了使用一个或多个指标来评估模型的性能，其中 `metrics` 可以是一个字符串或者一个指标函数的列表。例如，`metrics=['accuracy']` 将使用 accuracy 指标来评估模型的性能。

阅读全文

最新推荐

新建文本文档 (2).txt

Another-Redis-Desktop-Manager.1.5.2.exe

model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=metrics)

相关推荐

深度解析Python在fashion_mnist数据集的应用

spine-model:探索深度学习模型的新境界

model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics='acc')

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.compile(optimizer='Adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.compile(optimizer = "adam", loss = "sparse_categorical_crossentropy", metrics = ['accuracy'])

model=tf.keras.models.Model(inputs,outputs) model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy']) return model

python中model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.compile(optimizer=optimizers.Adam(), loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])是什么意思

model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])改成三分类预测

model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])画出图形：

model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])这句话的含义？

解释：optimizer = optimizers.Adam(lr=0.001) agent.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(), Loss='sparse_categorical_crossentropy", metrics=['accuracy'])这段代码哪里有语法错误

TensorFlow入门示例：线性回归、卷积神经网络和文本分类模型

使用Python Keras构建CNN模型识别网站验证码

最新推荐

新建文本文档 (2).txt

Another-Redis-Desktop-Manager.1.5.2.exe

(23149420)STM32F407驱动LCD12864代码 LCD12864带中文字库

RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

管理建模和仿真的文件

Keil uVision5全面精通指南

flink提交给yarn19个全量同步MYsqlCDC的作业，flink的配置参数怎样设置

PHP博客旅游的探索之旅

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【单片机编程实战】：掌握流水灯与音乐盒同步控制的高级技巧