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Bookmark or Share- 什么是稀疏特征(Sparse Features)? - 知乎要回答什么是sparse feature，可能首先要理解什么是feature。 一般在machine learning意义上，我们常说的feature，是一种对数据的表达。 当然，要衡量一种feature是否是合适的表达，要根据数据，应用，ML的模型，方法....很多方面来看。
- keras中的三种分类交叉熵分别是什么意思？ - 知乎sparse_categorical_crossentropy:与多类交叉熵相同,适用于稀疏情况。如上，但接受稀疏标签。注意，使用该函数时仍然需要你的标签与输出值的维度相同，你可能需要在标签数据上增加一个维度：np.expand_dims(y,-1) binary_crossentropy:计算预测值与真值的交叉熵，亦称作对数损失
- 参数矩阵和稀疏输入矩阵相乘，如何降低计算量和复杂度？ - 知乎torch.sparse - PyTorch 2.0 documentation. torch.sparse_csr_tensor - PyTorch 2.0 documentation. 需要把 input 按照 sparse_csr的格式创建出来就行了，如果input逻辑上shape很大，只能用 torch.sparse_csr_tensor。如果本身input不大，那to_sparse_csr也OK。注意 to_sparse
- 什么是稀疏化模型 （sparse model）？ - 知乎知乎 - 有问题，就会有答案. 系统监测到您的网络环境存在异常风险，为保证您的正常访问，请输入验证码进行验证。
- torch 的sparse tensor有什么比较好的slice方法？ - 知乎torch没有实现切片
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