質問編集履歴
2
情報追加
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -20,4 +20,4 @@
|
|
|
20
20
|
|
|
21
21
|
```
|
|
22
22
|
|
|
23
|
-
が実行されるのですが、modelの最後の層がソフトマックス関数を使っているため、予測した値は二次元であると思います。しかし、sparse_categorical_crossentropyはスパースラベルに対応しています。なぜこれで上手くいくのでしょうか？回答よろしくお願いします。
|
|
23
|
+
が実行されるのですが、modelの最後の層がソフトマックス関数を使っているため、予測した値は二次元であると思います。しかし、sparse_categorical_crossentropyはスパースラベルに対応しています。なぜこれで上手くいくのでしょうか？sparse_categorical_crossentropyは正解ラベルの次元のみを指定していて、予測の方は二次元でも一次元でもいいと推測していますが…。回答よろしくお願いします。
|
1
文法の修正
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -20,4 +20,4 @@
|
|
|
20
20
|
|
|
21
21
|
```
|
|
22
22
|
|
|
23
|
-
が実行されるのですが、model
|
|
23
|
+
が実行されるのですが、modelの最後の層がソフトマックス関数を使っているため、予測した値は二次元であると思います。しかし、sparse_categorical_crossentropyはスパースラベルに対応しています。なぜこれで上手くいくのでしょうか？回答よろしくお願いします。
|