关于程序的一些个人问题

[TreeOfEast]

关于程序的一些个人问题

[TreeOfEast]

如果我想利用模型进行虚假新闻检测，进行虚假新闻的筛选，应该修改哪些部分呢

[JiaxiangBU]

时间较远了，你可以关注下 gitbook，

labels = np.array(df1[['ncw_label','fake_label','real_label']])

这里多分类处理。

然后我的 loss func

loss='categorical_crossentropy',

适配多任务的。

im_pred = keras.layers.Dense(3, activation="softmax", name="pred")(x)

计算图的 shape 是 3。

print 为

_________________________________________________________________ pred (Dense) (None, 3)

如果你是二分类，那么修改 3->2 即可，loss 你换成 binary 的交叉熵。

[JiaxiangBU]

时间较远了，你可以关注下 gitbook，

labels = np.array(df1[['ncw_label','fake_label','real_label']])

这里多分类处理。

然后我的 loss func

loss='categorical_crossentropy',

适配多任务的。

im_pred = keras.layers.Dense(3, activation="softmax", name="pred")(x)

计算图的 shape 是 3。

print 为

_________________________________________________________________ pred (Dense) (None, 3)

如果你是二分类，那么修改 3->2 即可，loss 你换成 binary 的交叉熵。