Как я могу использовать binary_cross_entropy в бинарной классификации в Chainer

Если вам нужно показать более короткую ссылку (только домен), но с таким же длинным URL-адресом, вы можете попробовать изменить версию кода Sam Hasler, опубликованную выше

function replaceURLWithHTMLLinks(text) {
    var exp = /(\b(https?|ftp|file):\/\/([-A-Z0-9+&@#%?=~_|!:,.;]*)([-A-Z0-9+&@#%?\/=~_|!:,.;]*)[-A-Z0-9+&@#\/%=~_|])/ig;
    return text.replace(exp, "<a href='$1' target='_blank'>$3</a>");
}
0
задан Neerajan Saha 18 January 2019 в 08:26
поделиться

1 ответ

см. этот пример для двоичной классификации.

 43 model = L.Classifier(
 44     MLP(44, 1), lossfun=F.sigmoid_cross_entropy, accfun=F.binary_accuracy)

подача lossfun=F.sigmoid_cross_entropy в L.Classifier является хорошим решением.

0
ответ дан Yuki Hashimoto 18 January 2019 в 08:26
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: