标签： python machine-learning keras lstm cross-entropy
我正在建立一个LSTM网络，其中输出是以单热编码方向左，右，上和下的形式。出来像是这样：
[0. 0. 1. 0.] [1. 0. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.] ... [0. 0. 1. 0.] [0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 0.]
为了使模型成功训练，分类交叉熵损失的可接受范围应该是多少？