标签： tensorflow machine-learning keras
如果我将目标标签准备为例如：[0,0,1,0,1]，其中包含不止一次的数字1。分类交叉熵会很好吗？或者有什么好方法吗？请帮忙。
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是的，这将是一个多标签分类
交叉熵会为[0,0,1,0,1]计算出类似的内容
loss = -[0*log(p0)+0*log(p1)+1*log(p2)+0*log(p3)+1*log(p4)]