首页
查找话题
首页
为什么多标签分类(不是多类分类)损失函数可以使用Binary Cross Entropy?
为什么多标签分类(不是多类分类)损失函数可以使用Binary Cross Entropy? 第1页
1
civ-26 网友的相关建议:
这是因为一个包含N个类别的多标签分类可以转换为N个二分类任务:对每个标签分别做一次二分类(yes or no)。所以BCE自然可以作为每个二分类任务的loss function。
为什么多标签分类(不是多类分类)损失函数可以使用Binary Cross Entropy? 的其他答案 点击这里
1
相关话题
请问DeepMind和OpenAI身后的两大RL流派有什么具体的区别?
batchsize=1时可以用BN吗?
如何计算CNN中batch normalization的计算复杂度(FLOPs)?
在算力充沛,深度学习模型大行其道的今天,传统机器学习的未来在哪里?
机器学习,深度神经网络等方法是否是正确的方向?
有没有必要把机器学习算法自己实现一遍?
CTC和Encoder-Decoder有什么关系?
attention跟一维卷积的区别是啥?
Graph Attention Network的本质是什么?
如何将某个分布作为机器学习的特征?
前一个讨论
有什么算法能对一个长短不一的时间序列进行分类预测?
下一个讨论
c4.5为什么使用信息增益比来选择特征?
相关的话题
如果你是面试官,你怎么去判断一个面试者的深度学习水平?
如何看待MXNet在CVPR2017上公布的gluon接口?
神经网络训练多个epoch,写论文的时候可以取最好的效果那一个epoch作为结果吗?
为什么deep lab v3起,输出不再接 DenseCRF了?
如何看待谷歌公开 tensorflow 专用处理器 TPU?
有哪些比较好的元学习(meta learning)领域的学习资源?
新智元提问:如何看待李飞飞高徒Karpathy加入特斯拉,主管人工智能部门?
机器学习能否用于综合评价?具体怎么操作?
如何计算CNN中batch normalization的计算复杂度(FLOPs)?
为什么Transformer要用LayerNorm?
为什么有的论文放出训练好的模型和测试脚本,但不开源训练代码?
像龙井茶、碧螺春、武夷岩茶、铁观音、大红袍、祁门红茶、金骏眉这一类的茶的叶子都是来自同一种茶树吗?
ICLR 2019 有什么值得关注的亮点?
写深度学习代码是先写model还是dataset还是train呢,有个一般化的顺序吗?
视觉算法的工业部署及落地方面的技术知识,怎么学?
人工智能会是泡沫吗?
如何评价FAIR提出的MaskFeat:一种适用图像和视频分类的自监督学习方法?
自己学习深度学习时,有哪些途径寻找数据集?
如何理解 Graph Convolutional Network(GCN)?
为什么相比于计算机视觉(cv),自然语言处理(nlp)领域的发展要缓慢?
科研时,想到一个idea,其实现的结果一定要比前人的评估指标高才能发表吗?
除了深度学习,机器学习领域近年来还有什么热点吗?
神经网络训练多个epoch,写论文的时候可以取最好的效果那一个epoch作为结果吗?
如何看待百度无人车, 三千多个场景,一万多个if?
请问DeepMind和OpenAI身后的两大RL流派有什么具体的区别?
当前(2020年)机器学习中有哪些研究方向特别的坑?
应该选择TensorFlow还是Theano?
ICML2020有哪些值得关注的工作?
验证集loss上升,准确率却上升该如何理解?
有哪些比较好的元学习(meta learning)领域的学习资源?
服务条款
联系我们
关于我们
隐私政策
© 2024-11-24 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2024-11-24 - tinynew.org. 保留所有权利