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
如何看待Capsule Network在NLP领域的潜力?
deepmind发表的neural processes(神经过程),这个是怎么实现的呢?
有哪些优秀的深度学习入门书籍?需要先学习机器学习吗?
深度学习有哪些好玩的案例?
如何评价谷歌提出的 Pix2Seq:将目标检测看成语言建模,效果超过 DETR?
编程达到什么水平才能编写出像caffe这样的深度学习框架?
AI(或者说神经网络/深度学习)能够实现科学(尤其是物理学)研究中提出假设这一步嘛?
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?
在推荐系统中,如何较好的采用深度学习方法获取用户长短期兴趣?
如何评价 马毅教授 的 NeurIPS 2020 中稿文章 MCR2 及 自称弄明白深度学习了?
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
为什么yolov5从零开始训练(不在ImageNet上预训练)能够达到如此高的性能?
TVM 最新发布版本 0.3 有哪些亮点?
如何看待 Google 既可以作 Inference,又可以作 Training 的新一代 TPU?
石头和塑料袋对于计算机传感器的差别在于什么?为什么无人驾驶系统会依然存在对周围环境的误判?
为什么 BERT 的 intermediate_size 这么大?
请问应该怎样去学习图像识别和深度学习?
如何评价最新的Octave Convolution?
如何评价Yann LeCun 说的「要研究机器学习,本科应尽量多学物理和数学课」?
如何看待旷视科技新产品监视学生上课?
TensorFlow 中 padding 的 SAME 和 VALID 两种方式有何异同?
什么是迁移学习 (Transfer Learning)?这个领域历史发展前景如何?
为什么中文 NLP 数据集这么少?
如何看待旷视科技新产品监视学生上课?
怎么选取训练神经网络时的Batch size?
神经网络的损失函数为什么是非凸的?
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?
ICML2020有哪些值得关注的工作?
NIPS 2018 有什么值得关注的亮点?
如何评价何恺明、Ross Girshick组的自监督时空表征学习新作?
如何看待 Google 既可以作 Inference,又可以作 Training 的新一代 TPU?
如何理解 Graph Convolutional Network(GCN)?
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?
如何理解 natural gradient descent?
如何评价旷视开源的YOLOX,效果超过YOLOv5?
Batch normalization和Instance normalization的对比?
如何看待Capsule Network在NLP领域的潜力?
GAN:固定训练好的判别器网络,去指导训练生成器为什么不可以?
贝叶斯深度学习是什么,和传统神经网络有何不同?
数字图像处理的工作是用传统算法更多还是用深度学习更多?
在NLP上,CNN、RNN(认为LSTM等变体也是RNN)、最简单全连结MLP,三者相比,各有何优劣?
服务条款
联系我们
关于我们
隐私政策
© 2024-12-22 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2024-12-22 - tinynew.org. 保留所有权利