一篇博客:分类模型的 Loss 为什么使用 cross entropy 而不是 classification error 或 squared error...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26268559
分类问题的目标变量是离散的,而回归是连续的数值。
分类问题,都用 onehot + cross entropy
training 过程中,分类问题用 cross entropy,回归问题用 mean squared error。
training 之后,validation / testing 时,使用 classification error,更直观,而且是我们最关注的指标。
转载于:https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/6792258.html
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