训练代码: importargparseimportosfromdatetimeimportdatetimeimporttorchimporttorchvision.transforms as transformsfromdatasetimportFashionDataset, AttributesDataset, mean, stdfrommodelimportMultiOutputModelfromtestimportcalculate_metrics, validate, visualize_gridfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardim...
二分类(Binary classification) 标签是两个类别之一,例如是或否 根据某人的健康情况预测某人是否患有心脏病。 多类分类(Multi-class classification) 标签是多个类别(大于两个)中的一个 确定照片是食物、人还是狗。 多标签分类(Multi-label classification) 标签是多个类别(大于两个)中的一个或是多个,不固定 预测维...
Multi-Label Classification 首先分清一下multiclass和multilabel:多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 且假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签。比如从100个分类中击中一个。多标签分类(Multilabel classification): 给每个样本一系列的目标标签,即表示的是样本各属性而不是 多标签图...
和多分类问题类似,我们还是会使用CNN 对图片进行特征提取,然后通过fc得到一个长度为标签数的数组X=[x1,x2,...xn],n=classnumber, 与之前的方法不同,我们这里不使用softmax,而是对每个类别xi进行sigmoid的计算,然后通过cross-entropy 其pytorch的实现和二分类一致: from torch.nn import BCELoss class SigmoidBCE...
首先分清一下multiclass和multilabel: 多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 且假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签。比如从100个分类中击中一个。 多标签分类(Multilabel classification): 给每个样本一系列的目标标签,即表示的是样本各属性而不是相互排斥的。比如图片中有很多的概...
计算的是,输入 tensor x 和 target tensor y (包含 1 或 -1) 间的二类分类逻辑损失函数(two-class classification logistic loss )。 九、MultiLabelSoftMarginLoss 什么时候用? SoftMarginLoss的多分类版本 计算的是,输入 tensor x 和 target tensor y (size 为 (N,C) 间,基于最大熵(max-entropy)优化 ...
nn.MultiLabelMarginLoss multi-class multi-classification hinge loss 与将问题转换为2分类的BCELoss不同,这个loss就是为了不互斥的多分类(多类别多分类)设计的, HingeLoss的常见形式为 其中 为预测, 为真实值。 如果 和 符号一致,则 越大,loss越小,到0为止 ...
from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix as mcm, classification_reportcm_labels = ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics', 'Statistics', 'Quantitative Biology', 'Quantitative Finance']cm = mcm(val_targets, val_preds)print(classification_report(val_targets, val_preds)) ...
14.MultiLabelSoftMarginLoss 15.CosineEmbeddingLoss 16.MultiMarginLoss 17.TripletMarginLoss 18.CTCLoss 请运行配套代码,代码中有详细解释,有手动计算,这些都有助于理解损失函数原理。本小节配套代码:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction 1.L1loss c...
I am working on Multiclass Classification (4 classes) for Language Task and I am using the BERT model for classification task. I am following this blog post Transfer Learning for NLP: Fine-Tuning BERT for Text Classification. My BERT Fine Tuned model returns nn.LogSoftmax(dim=1)...