S
ну у меня же бинарная классификация, этот наиболее подходящий
Точно бинарная?
Size: a a a
2021 February 26
S
p.s. на выходе у меня может быть несколько признаков одновременно
Это кто писал?
НК
ага,да, понял
значит нужно loss поставить categorical_crossentropy?
значит нужно loss поставить categorical_crossentropy?
VC
ага,да, понял
значит нужно loss поставить categorical_crossentropy?
значит нужно loss поставить categorical_crossentropy?
Неа
НК
😅😅😅
Сори, я просто новенький в этом
Сори, я просто новенький в этом
VC
What loss function for multi-class, multi-label classification tasks in neural networks? - Cross Validated
https://stats.stackexchange.com/questions/207794/what-loss-function-for-multi-class-multi-label-classification-tasks-in-neural-n
https://stats.stackexchange.com/questions/207794/what-loss-function-for-multi-class-multi-label-classification-tasks-in-neural-n
VC
Какой диапазон ответов?
kk
Ребят, а когда мы рассчитываем объем выборки, он должен быть таким для каждой из сравниваемых двух групп или объем выборки это кол-во наблюдений вообще в сумме двух групп ?
НК
ну мне на выходы надо что-бы она говорила типо: (0,1,0,1) или (0,0,0,1) или (1,1,1,1) типо того
VC
Лос бинарный нужен, это у вас правильно. У вас по сути большое количество бинарных классификаций. Categorical, если надо выбрать только один класс. Далее на выходе лучше поставить активацию сигмоиду, тогда диапазон результатов будет 0-1.
НК
Хорошо, и кол-во Dense уменьшил, чтобы была меньше накр3зка
VC
У вас relu стоит на выходе, если сигмоиду. Также можно посмотреть может в оптимизаторе тоже проблемы, ещё могут быть баги с данными. Можно уменьшить размер сети. Сейчас важно доказать, что сеть может обучаться.
S
4 значения, откуда бинарный лосс?
НК
вот код, можете посмотрееть
kk
А что этот график обозначает ? Кто-нибудь знает ?
R
Ну, тут легенды не хватает, но думаю синее это CDF normalized даты))
VC
4 значения, откуда бинарный лосс?
По каждому из значений бинарный лосс
VC
Посмотри формулу расчёта
VC
Задача multi-label classification