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我正在尝试培训CNN按主题对文本进行分类.当我使用binary_crossentropy时,我得到~80%acc,而categorical_crossentrop我得到~50%acc.

我不明白为什么会这样.这是一个多类问题,这是否意味着我必须使用分类,二进制结果是没有意义的？

model.add(embedding_layer)
model.add(Dropout(0.25))
# convolution layers
model.add(Conv1D(nb_filter=32,
                    filter_length=4,
                    border_mode='valid',
                    activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_length=2))
# dense layers
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Activation('relu'))
# output layer
model.add(Dense(len(class_id_index)))
model.add(Activation('softmax'))

然后

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

要么

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])