cross-entropy
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我无法让 Caffe 工作
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Keras 如何处理分类交叉熵的 log(0)？
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TensorFlow 模型损失为 0
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categorical_crossentropy returns 即使在 keras 中精度为 1.00，损失值也很小
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在 TensorFlow 中计算交叉熵
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二元对数损失是否排除了基于 y 的方程的一部分？
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什么是交叉熵？
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Softmax 交叉熵适合多标签分类吗？
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Tensorflow - 损失从高开始并且不会减少
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Tensorflow R0.12 softmax_cross_entropy_with_logits 断言错误
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交叉熵是南
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Tensorflow：具有交叉熵的缩放 logits
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如何在theano上实现加权二进制交叉熵？
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训练 CNN 时用于大输入的 NaN 中的 Tensorflow 熵
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S 型激活 MLP 的权重学习规则中未显示 Delta 分量
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tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 是否考虑批量大小？
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python - 日志中遇到无效值
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sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 和 softmax_cross_entropy_with_logits 有什么区别？
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Binary-CrossEntropy - 适用于 Keras 但不适用于千层面？
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在哪些情况下交叉熵优于均方误差？