1，用sigmoid作为激活函数，为什么往往损失函数选用binary_crossentropy 参考地址:https://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/51741471 2,softmax与categorical_crossentropy的关系，以及sigmoid与bianry_crossentropy的关系。 参考地址:https://www.

目录 概述细节网络结构类别深度分布损失函数 与OFT-Net 的对比 概述 本文是基于单目图像的3D目标检测方法。 【2021】【CaDNN 】 研究的问题： 以往的深度信息学习方法（无论是显示学习还是隐式学习）都存在一些问题，会导致后面边界框定位困难显示学习的方法将深度估计和目标检测分开训练，导致得到的深度图是次优的，进而导致边界框定位性能差。隐式学习的方法会出现特征涂抹的问

此内容在sklearn官网地址： http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html# sklearn版本：0.18.2 one-hot-encode   有时特征内容并不是数值，而是字符串类型。如果直接将字符串转成一个对应的数值，造成原本的特征具有大小关系。这是需要使用 one-hot-encode编码格式。 两种转化方

文章目录 总结细节实验 总结 先把feature投影到整数空间，然后把id映射成k维，每个维度1~m，然后用uniform distribution/gaussian distribution，再接DNN，加上一些tricks 细节 one-hot full emb，维度灾难 one-hot hash emb，无法避免碰撞问题 多个hash func，得到多个emb，然后再1

文章目录 问题解决参考 问题 报错代码： # 创建虚拟变量onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()labelencoder_Y = LabelEncoder()Y = labelencoder_Y.fit

import pandas as pd# 将类别转换为数字cata = pd.Categorical(['c', 'b', 'a', 'a', 'd', 'd'])# 获取原始数据中对应的数字下标，从0开始

一、功能 categorical 是为一组有限的离散类别（例如 High、Med 和 Low）赋值的数据类型。这些类别可以采用您指定的数学排序，例如 High > Med > Low，但这并非必须。分类数组可用来有效地存储并方便地处理非数值数据，同时还为数值赋予有意义的名称。分类数组的常见用法是用来指定构成表的各组行。 二、语法 语法1 B = categorical(A) 根据数组 A

一、功能 categorical 是为一组有限的离散类别（例如 High、Med 和 Low）赋值的数据类型。这些类别可以采用您指定的数学排序，例如 High > Med > Low，但这并非必须。分类数组可用来有效地存储并方便地处理非数值数据，同时还为数值赋予有意义的名称。分类数组的常见用法是用来指定构成表的各组行。 二、语法 语法1 B = categorical(A) 根据数组 A

1. 数据预处理和数据集分割 import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_split 导入所需的Python库 !git clone https://github.com/JeffereyWu/Housing-prices-data.git 下载数据集 # Read the dataX = p