深度學習-Keras-層及損失函式
阿新 • • 發佈：2020-12-11
技術標籤：神經網路深度學習機器學習人工智慧tensorflow
《Python深度學習》第三章神經網路入門部分內容，有關神經網路的層和損失函式選取。
一、層的選取
1.2D張量，選取全連線層，也叫密集連線層，Keras中對應Dense，例如像神經網路中加入一個512輸入，32輸出的Dense層
network.add(layers.Dense(32, input_shape=(512,))
2.3D張量，選取迴圈層(LSTM)
3.4D張量，選取二維卷積層(Conv2D)
二、損失函式選取，選擇正確的目標函式對解決問題是非常重要的。
1.二分類問題，選取二元交叉熵損失函式
2.多分類問題，選取分類交叉熵損失函式
3.迴歸問題，選取均方誤差損失函式
4.序列學習問題，聯結主義時序分類損失函式
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