隐藏层激活函数用Relu 输出层激活函数用softmax 损失函数采用分类交叉熵categorical_crossentropy 监控指标为准确率metrics=[‘accuracy’] 训练代码如下: from tensorflow.keras.datasets import reuters from tensorflow.keras.utils import to_categorical
微(micro) 平均对于单标签分类是每一个样本的性能指标的算术平均, 对于多标签分类是计算每一个标签的性能指标的算数平均。 P_{micro} = \frac {\bar{TP}}{\bar{TP}+\bar{FP}} R_{micro} = \frac {\bar{TP}}{\bar{TP}+\bar{FN}} F1_{micro} = \frac{2 \times P_{micro} \times R_...
多分类在预测时各个分类标签是互斥的,也就是样本有且仅有一个类别标签,而多标签分类在预测时,样本的类别标签是预先定义的类别集合的子集,每个样本可以有至少一个的类别标签。 相关工作: 文本单模态下: 1/ SGM- Sequence Generation Model for Multi-Label Classification 这个工作将多标签分类视为标签生成问题,从而...
单标签分类:传统的图像识别任务通常采用单标签分类,即每个图像只有一个对应的类别标签。例如,在CIFAR-10数据集上,每个图像都属于10个类别之一。通过训练深度学习模型,我们可以实现较高的分类准确率。 多标签分类:与单标签分类不同,多标签分类允许多个类别标签同时应用于一个图像。例如,在MS COCO数据集上,每张图片可能...
PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以中医疗搜索检索词意图分类(KUAKE-QIC)为例【多分类(单标签)】 0.前言:文本分类任务介绍 1.数据准备 1.1加载数据集、自定义数据集 1.1.1以内置数据集格式读取本地数据集 1.1.2 自定义数据集 2.基于ERNIR3.0文本分类任务模型微调 2.1 加载已有数据集:CBLUE数据集中医疗搜索检索词...
多分类单标签是指对于一个给定的实例，它可以被分类到多个不同的类别中，但每个实例只能被标记为一个类别。例如，在一个电商平台上，一个产品可以被分为数码、家电、美妆、食品等多个类别中的一个，但它只能被标记为其中一个类别。这种分类方式广泛应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别等。多分类...
有效的识别多标签的分类是一个很实际的问题。现在单标签分类(makaay: 就比如cifar10,每张图片就只有一张标签)有时候会面临着由于视角,尺度,遮挡,光照等因素所造成的类间差。更不用说现在多标签分类的所面临的问题了。多标签的图片的多个类别的精确识别经常需要能够更加深层次的理解图片,就比如说语义标签和区域之间是...
总结多标签与单标签分类模型性能度量指标 在多标签分类任务中，关键性能指标包括TP（真正例）、FP（假正例）、FN（假负例）、TN（真负例），以及基于这些指标构建的混淆矩阵。错误率和准确率是基本度量，其中错误率表示分类错误样本占样本总数的比例，准确率则是分类正确的样本占样本总数的比例。查准率和...
在分类问题中常用到交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss,有时候还能看到NLLLoss损失,两个损失是有关联的。 1、首先,随机生成一个3 * 3的 tensor,假设该张量test_n是我们的神经网络的输出,一行相当于一个样本的预测结果,如下: 2、使用Softmax处理生成的tensor,这里要对每行元素进行操作,dim=1是对每行的元素进行操作...
工作中有时候可能需要查看多个表单的数据,当关联的表单较多时不利于数据分类查看,那么通过多标签页的方式显示进行数据关联查看会让数据查看更加清晰、易于阅读。 例如:客户跟进表单当中,除了录入客户基础信息,还需要记录其他联系人、回款记录、开票记录等等,使用多标签功能来进行处理,录入时分类清晰、明确;在查看相关数据时...