多标签分类(multi-label classification)综述
意义 网络新闻往往含有丰富的语义，一篇文章既可以属于“经济”也可以属于“文化”。给网络新闻打多标签可以更好地反应文章的真实意义，方便日后的分类和使用。 难点 (1)类标数量不确定，有些样本可能只有一个类标，有些样本的类标可能高达几十甚至上百个。 (2)类标之间相互依赖 ...
原文：Multi label 多标签分类问题（Pytorch，TensorFlow，Caffe）
适用场景：一个输入对应多个label，或输入类别间不互斥 调用函数： . Pytorch使用torch.nn.BCEloss . Tensorflow使用tf.losses.sigmoid cross entropy . Caffe使用SigmoidCrossEntropyLoss 在output和target之间构建binary cross entropy，其中i为每一个类。 以pytorch为 ...
2018-09-19 13:56 0 16034 推荐指数：
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