Я строю нейронную сеть с KERAS, где мои метки являются векторами, где ровно 6 значений равны 1, а все остальные значения (около 7000) равны нулю. В настоящее время я использую categorical_crossentropy в качестве функции потери, но в документации сказано:
Примечание: при использовании потери categorical_crossentropy ваши цели должны быть в категориальном формате (например, если у вас есть 10 классов, целью для каждой выборки должен быть 10-мерный вектор, состоящий из всех нулей, кроме 1 в индекс, соответствующий классу образца).
Так что же было бы за «правильная» функция ошибки, если categoreical_crossentropy является верным способом только для ярлыков с горячим кодированием?