model.add(Activation("softmax")) model.compile(loss = "categorical_crossentropy", optimizer = "rmsprop", metrics = ["accuracy"])
时间: 2023-03-28 14:02:49 浏览: 56
这是一个关于神经网络模型的代码,使用 softmax 作为激活函数,使用 categorical_crossentropy 作为损失函数,使用 rmsprop 作为优化器,同时使用 accuracy 作为评估指标。
相关问题
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])改成三分类预测
如果您要将模型从多分类问题切换到三分类问题,则需要进行以下更改:
1. 在数据预处理方面,将标签转换为三个类别的标签。例如,如果您的多分类问题有5个类别,则可以将它们分为3个类别,例如"类别1","类别2","类别3"。
2. 在模型的输出层中,将神经元的数量从多分类问题中的类别数更改为3。
3. 在模型编译时,将损失函数更改为适合三分类问题的损失函数。例如,您可以使用"categorical_crossentropy"或"sparse_categorical_crossentropy"。如果您使用"sparse_categorical_crossentropy"作为损失函数,则无需将标签转换为独热编码。
4. 最后,您可以继续使用"accuracy"作为度量标准,因为它也适用于三分类问题。
以下是修改后的代码:
```
# 将标签转换为三个类别的标签
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=3)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=3)
# 在模型的输出层中,将神经元的数量从多分类问题中的类别数更改为3
outputs = Dense(3, activation="softmax")(x)
# 将损失函数更改为适合三分类问题的损失函数
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
```
希望对您有所帮助!
odel.add(Activation("softmax")) model.compile(loss = "categorical_crossentropy", optimizer = "rmsprop", metrics = ["accuracy"]) print("Target Size --> ", array_image.shape[:2])
这是一个关于深度学习模型编译和训练的代码片段,我可以回答这个问题。这段代码中,使用了 softmax 激活函数,采用了交叉熵损失函数和 RMSprop 优化器进行模型编译,同时使用准确率作为评估指标。最后,打印出了目标图像的大小。
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