本文主要是介绍keras 将softmax值转成onehot 最大值赋值1 其他赋值0,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
注意: 当使用 categorical_crossentropy
损失时,你的目标值应该是分类格式 (即,如果你有 10 个类,每个样本的目标值应该是一个 10 维的向量,这个向量除了表示类别的那个索引为 1,其他均为 0)。 为了将 整数目标值 转换为 分类目标值,你可以使用 Keras 实用函数 to_categorical
:
from keras.utils.np_utils import to_categoricalcategorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None)
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