Keras 序列分类问题应选择哪种损失函数？
我的问题如下： 输入：[字符序列] 输出：[字符序列] 输入和输出都是弓形表示 例如X=[12,3,4,5,6]->Y=[1,4,5,7,8] 我计划使用Keras LSTM完成上述任务Keras 序列分类问题应选择哪种损失函数？,keras,lstm,recurrent-neural-network,Keras,Lstm,Recurrent Neural Network,我的问题如下： 输入：[字符序列] 输出：[字符序列] 输入和输出都是弓形表示 例如X=[12,3,4,5,6]->Y=[1,4,5,7,8] 我计划使用Keras LSTM完成上述任务 我的损失函数应该是什么 最标准的方法是使用softmax建模输出分布，合适的损失函数是分类交叉熵 标准分类交叉熵期望目标作为一个热向量。如果要直接使用Y中的索引，请使用稀疏分类交叉熵 （请参见中的示例二，它似乎完全符合您的要求。）
我的损失函数应该是什么 最标准的方法是使用softmax建模输出分布，合适的损失函数是分类交叉熵 标准分类交叉熵期望目标作为一个热向量。如果要直接使用
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