多标签分类:每一张图像输出类别的个数不固定,如下图所示: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 多标签分类的一个重要特点就是标签是具有关联的,比如在含有sky(天空) 的图像中,极有可能含有cloud(云)、sunset(日落)等。 早期进行多标签分类使用的是Binary Cross-Entropy (BCE) or SoftMargin loss,这里我们进一步深入...
1、单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题,主要是指label 标签的取值只有两种,并且算法中只有一个需要预测的label标签; 直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B);此时的分类 算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。 2、常见的算法:Logistic、SVM、KNN、决策树等 1. 2. 3. 2、单标...
多标签分类任务,即一个样本可以有多个标签,比如一张图片中同时含有“猫”和“狗”,这张图片就同时拥有属于“猫”和“狗”的两种标签。在这种情况下,我们将 函数作为网络最后一层的输出,得出每个类别预测为1的概率。以图像识别任务为例,网络最后一层的输出应该理解为:网络认为图片中含有这一类别物体的概率。而每一...