【发布时间】：2019-08-27 17:19:34
【问题描述】：
我正在做二进制分类。我的 y_train 就像 [0,1,1,0,0]。它是一维的。我在最后一层使用 sigmoid 作为激活，最后一层也只有 1 个输出神经元。我可以使用 class_weight.compute_class_weight 从 y_train 中找到类权重，然后将其提供给 keras.fit 函数中的 class_weight 参数。这行得通吗？
【问题讨论】：
标签： keras
【发布时间】：2019-08-27 17:19:34
【问题描述】：
是的，它应该可以工作。类权重是表示类之间相对权重的映射，在训练过程中对样本结果进行加权时会考虑。
【讨论】：
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如果我将 y 转换为 one_hot 编码，然后在最后一层使用 softmax 以及分类交叉熵来赋予权重，会不会很好。我确定这有效，因为 class_weights 适用于多类分类？
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如果你有二进制分类，一个热编码和 softmax 是矫枉过正的。您可以按照最初的说明处理问题。