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大家好 目前在自學神經網路, 在網路有找一些程式範例下來跑, 遇到一些參數不太明白, 想在此請教各位前輩。 (第一次在此發文,如果有不恰當的地方,再自行刪文~) 在Keras的loss function中, 有跑了一個分類的神經網路架構, optimizer='adam' loss='categorical_crossentropy' 在這兩行中,loss的參數流向程式好像看不太出來。 查了一下Keras的文檔, 在categorical_crossentropy這個loss function, 出現了categorical_crossentropy(y_true, y_pred)的陳述, 其中的 y_true、 y_pred, 文檔中顯示 y_true:真實的數據標籤,Theano/TensorFlow張量 y_pred:預測值,與y_true相同shape的Theano/TensorFlow張量 我們透過神經網路分類貓狗馬人等的圖片, 只看程式卻不太明白y_true、 y_pred所呈現的意義 y_true、 y_pred似乎無法讓它呈現在結果中, 主要是很多網站都寫說真實值、預測值, 但真實的什麼值,預測的什麼值卻沒有說明。 (機率值? 單純的訓練參數值?) 如果我們要知道這兩個數據在loss function是怎麼運作的, 是否有方法輸出它的數值呢? --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 163.22.18.21
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Python/M.1532318421.A.7EE.html
1F:推 jackwang01: 單分類問題來說,y ture就是真實標籤資料,通常是one 07/23 12:08
謝謝j大 感覺用keras不太適合探索理論 ……
2F:→ jackwang01: hot encoding的形式 07/23 12:08
3F:→ jackwang01: 假設你在最後ㄧ層用softmax,則y pred出來的就是屬於 07/23 12:10
4F:→ jackwang01: 各個class的機率,loss function就是在計算y pred和y 07/23 12:10
5F:→ jackwang01: true之間的錯誤 07/23 12:10
6F:推 tsoahans: 簡單講 y_true就是你餵給model的label,y_pred就是model 07/23 12:43
7F:→ tsoahans: .predict的結果 07/23 12:43
8F:→ tsoahans: p_pred通常是機率值,代表分為某個類別的機率 07/23 12:45
謝謝t大 我再多看幾篇文章來了解一下細節 ※ 編輯: FinLover (163.22.18.106), 07/25/2018 14:43:38 ※ 編輯: FinLover (163.22.18.106), 07/25/2018 14:46:02







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