sparse-categorial-crossentrop有什么好处

Sparse-categorical-crossentropy 是一种用于多分类问题的损失函数，它可以帮助我们在训练神经网络时更好地处理分类问题。它的好处在于可以将分类问题转化为一个数值优化问题，从而更容易优化模型的参数，提高模型的准确性和泛化能力。