什么 Keras 损失函数用于三元分类？答案

【问题标题】：What Keras loss function to use for ternary classification?什么 Keras 损失函数用于三元分类？
【发布时间】：2019-04-05 19:51:50
【问题描述】：

我的 LSTM 输入样本由 [-1, 1] 范围内的实数组成，目标（类别）为 -1、0 和 1。

我为损失函数选择了 sparse_categorical_crossentropy，但它似乎不支持负数 - 它显示“InvalidArgumentError: Received a label value of -1 which is outside the valid range of [0, 1)”当我开始训练。

我应该用什么损失函数代替这个任务？

我也不明白为什么它说 [0, 1) 这意味着一个等于或大于零但小于 1 的数字 AFAIK 但what I've read about sparse_categorical_crossentropy 表示它旨在支持任何整数。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras categorical-data loss-function

【解决方案1】：

您的目标必须是从0 到num_classes - 1 的整数，它们不能是负数，因为您正在进行分类。这是多类分类的一种标准，你必须遵守。

还要确保您的最后一层输出 3 个带有 softmax 激活的数字，这将代表类的分布。

【讨论】：