尽管这两者有些混淆不清（尤其是当你刚入门深度学习时），但下面的解释能帮你区分它们： 在多标签分类中，你的网络仅有一组全连接层（即「头」），它们位于网络末端，负责分类。...在这篇文章中，我们将了解如何通过 Keras 深度学习库使用： 多个损失函数 多个输出 正如前面提到的，多标签预测和多输出预测之间存在区别。...使用多标签分类时，我们使用一个全连接头来预测多个类别标签。 但使用多输出分类时，我们至少有两个全连接头——每个头都负责执行一项特定的分类任务。...注意我们的数据集中不包含红色/蓝色鞋子或黑色裙子/衬衫，但本文所介绍的 Keras 多输出分类方法依然能正确预测这些组合。...图 3：尽管我们的数据集不包含「黑色裙子」图像，但我们仍然可以通过 Keras 和深度学习使用多输出分类来得到正确的分类结果。 我们的目标是正确预测出该图像的「黑色」+「裙子」。
当模型过拟合时：模型准确度较高（低偏差），模型容易学习到训练数据扰动的噪音（高方差），其泛化误差大由高的方差导致。 实践中通常欠拟合不是问题，可以通过使用强特征及较复杂的模型提高学习的准确度。...但这样，一来过于依赖人工，人工智障？二来先验领域知识过多的引入，如果领域知识有误，不也是噪声。 当数据层面的优化有限，接下来登场主流的方法——正则化策略。...在标签引入噪声 原实际标签y可能多少含有噪声，当 y 是错误的，直接使用0或1作为标签，对最大化 log p(y | x)效果变差。...另外，使用softmax 函数和最大似然目标，可能永远无法真正输出预测值为 0 或 1，因此它会继续学习越来越大的权重，使预测更极端。使用标签平滑的优势是能防止模型追求具体概率又不妨碍正确分类。...多任务学习 多任务学习(Caruana, 1993) 是通过合并几个任务中的样例（可以视为对参数施加的软约束）来提高泛化的一种方法，其引入一个先验假设：这些不同的任务中，能解释数据变化的因子是跨任务共享的
使用TF.Hub迁移学习 模型训练与评估 导出Keras模型 了解多标签分类 近年来，机器学习在解决之前无法想象的规模的复杂预测任务方面显示出巨大的成功。...开始使用它进行业务转型的最简单方法是，识别简单的二进制分类任务，获取足够的历史数据并训练一个好的分类器以在现实世界中很好地进行概括。总有某种方法可以将预测性业务问题归为是/否问题。...应用示例是医学诊断，其中需要根据患者的体征和症状开出一种或多种治疗方法。通过类推，可以设计用于汽车诊断的多标签分类器。...它以所有电子测量，错误，症状，行驶里程为输入，并预测万一发生汽车事故时需要更换的零件。 多标签分类在计算机视觉应用中也很常见。...这是用于构成模型的TF.Hub模块。 总结 多标签分类：当一个观察的可能标签数目大于一个时，应该依靠多重逻辑回归来解决许多独立的二元分类问题。使用神经网络的优势在于，可以在同一模型中同时解决许多问题。
谢谢你的帮助 Switaj提出了一个美妙的问题： Keras深度神经网络是否有可能返回多个预测？ 如果可以，它是如何完成的？ 基于Keras的多标签分类问题 本文将分为4个部分。...我们的多标签分类数据集 ? 图片1：一份多类别深度学习数据集的组合。我们将使用Keras来训练一个多标签分类器来预测衣服的颜色以及类别。...为多标签分类训练一个Keras神经网络 请不要忘了使用本文底下的“下载”处来下载代码、数据集和预先训练好的模型（以防你不想自己训练模型）。 如果你想要自己训练模型，请打开终端。...图3：我们的Keras深度学习多标签分类在训练集和测试集中的正确率/损失。 在新图片上应用Keras多标签分类 既然我们的多标签分类Keras模型已经训练好了，让我们将它应用在测试集之外的图片上。...随后你便可以按平时的方法来训练该神经网络。 应用上述过程的最终结果是一个多类分类器。 你可以应用你的Keras多类分类器来预测多重标签，该过程仅需要一次的数据传递。
文本分类可以根据目标性质分为不同的任务： 多分类问题(multi-class classification) 多标签问题(multi-label classification) 多分类也称为单标签问题，...名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类，对于 2 个类，我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。...., 2018) 是一种预训练语言表示的方法。...使用transformers库时，我们首先加载要使用的模型的标记器。然后，我们将按如下方式进行： ? ? 在实际编码中，我们将只使用encode_plus函数，它为我们完成所有这些步骤 ?...当对文本分类进行微调时，我们可以选择几个方式，请参阅下图 (Sun et al. 2019) ?
一个好的机器学习方法可为您确定模型。如果您将足够多的代表性样本馈送到正确类型的机器学习模型中，该程序便会为您找出相应的关系。 选择模型 我们需要选择要进行训练的模型类型。...模型具有许多类型，挑选合适的类型需要一定的经验。本教程使用神经网络来解决鸢尾花分类问题。神经网络可以发现特征与标签之间的复杂关系。神经网络是一个高度结构化的图，其中包含一个或多个隐含层。...例如，图 2 显示了一个密集型神经网络，其中包含 1 个输入层、2 个隐藏层以及 1 个输出层： 当图 2 中的模型经过训练并获得无标签样本后，它会产生 3 个预测结果：相应鸢尾花属于指定品种的可能性...相反，模型通常会在特征中发现一些规律。 定义损失和梯度函数 在训练和评估阶段，我们都需要计算模型的损失。 这样可以衡量模型的预测结果与预期标签有多大偏差，也就是说，模型的效果有多差。...2.r语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 3.python用遗传算法-神经网络-模糊逻辑控制算法对乐透分析 4.用于nlp的python：使用keras的多标签文本lstm神经网络分类 5.用r语言实现神经网络预测股票实例
BCE Loss Binary Cross-Entropy Loss（BCE Loss）：用于度量二元分类任务（即每个样本都只有两个类别）中的预测概率与实际标签之间的差异。...当 y=1 时，损失计算为 -log(p)；当 y=0 时，损失计算为 -log(1-p)。模型的目标是最小化损失，这将使预测的概率接近实际标签。...import tensorflow as tf # 假设我们有一个二分类问题 labels = [1, 0, 1] # 实际标签 logits = [0.8, 0.3, 0.6] # 模型预测的概率...：是一个聚焦参数，用于调整调制因子的大小。当 增大时，模型对于难以分类样本的关注度会增加。...通常情况下，当 时， =1；当 时， 。 Loss期望是正样本的分数高于负样本的分数至少一个固定的margin，这个margin大小是超参数，不太好拍，一般还是用BPR Loss叭~
现在你知道了通常机器学习专家都不知道的东西！ 在普通的机器学习问题中，一次只有一个类别的值是正确的。MNIST案例也是如此，但正如我们所说，正确的答案往往很难说清楚。...在这类问题中，一个实例不可能同时属于多个类（或者根本不属于任何类）。我们想要实现的是一种AI方法，可以像上面那样为给定的图像自动分类正确的标签（0到9之间的数字）。...三种类型的机器学习 机器学习发源于统计学，也可以被认为是从数据中提取知识的技术。特别是线性回归和贝叶斯统计等，它们都已经有两个多世纪的历史了！而这些方法甚至直到今天都是机器学习的核心。...它们与这样一个事实有关，除非你对使用机器学习方法的方式非常小心，否则你可能对预测的准确性过于自信，而当预测的准确性被证明比预期的更糟糕时，你可能会非常失望。...当预测一位已知艺术家的新歌成功时，你可以查看艺术家早期歌曲的纪录，并提出一条规则，例如“如果歌曲是关于爱情的，并且包含一个朗朗上口的合唱，它将会进入前20“。
首先是True，判断正确；再看后者，Negative，负类，可以记忆为负类判断为负类。 FN： 表示 实际为正但被预测为负 的样本的数量。...容器记住的方法： TP：首先看P表示预测为正，T表示预测正确(也就是实际为正，预测为正)；TN：首先表示预测为负，预测正确；FP：首先表示预测为正，预测错误； 例如：下面例子中的混淆矩阵(11类别)...： 准确度分类得分 在多标签分类中，此函数计算子集精度：为样本预测的标签集必须完全匹配y_true（实际标签）中相应的标签集。...在数据中存在的标签可以被排除，比如计算一个忽略多数负类的多类平均值时，数据中没有出现的标签会导致宏平均值（marco average）含有0个组件. 对于多标签的目标，标签是列索引....如果每个类别的样本数量差不多，那么宏平均和 微平均没有太大差异 如果每个类别的样本数量差异很大，那么注重样本量多的类时使用微平均，注重样本量少的类时使用宏平均 如果微平均大大低于宏平均，那么检查样本量多的类来确定指标表现差的原因
这个层将返回一个张量,第一个维度的大小变成了 32 因此，这个层后面只能连接一个接受 32 维向量作为输入的层，使用 Keras 时，你无须担心兼容性，因为向模型中添加的层都会自动匹配输入层的形状，下一次层可以写为...可见训练损失每轮都在降低，训练精度每轮都在提升，但验证损失和验证精度并非如此，这是因为我们遇到了过拟合的情况，可以采用多种方法防止过拟合，如增加数据样本，减少训练次数，减少网络参数等 使用训练好的网络对新数据进行预测...model.predict(x_test) 多分类问题 -- 新闻主题分类 如果每个数据点只能划分到一个类别，那么这就是一个单标签、多分类问题，而如果每个数据点可以划分到多个类别(主题)，那它就是一个多标签...、多分类问题，此处为单标签、多分类问题 将标签向量化有两种方法 你可以将标签列表转换为整数张量 或者使用 one-hot 编码，one-hot 编码是分类数据广泛使用的一种格式，也叫分类编码(categorical...在工作流程中，你不能使用在测试数据上计算得到的任何结果，即使是像数据标准化这么简单的事情也不行 当样本数量很少，我们应该使用一个非常小的网络，不然会出现严重的过拟合 当进行标量回归时，网络的最后一层只设置一个单元
以下示例使用precision ，即正确分类的图像比例。...让我们看一下第一个预测： predictions[0] 运行结果： 预测是由10个数字组成的数组。它们代表模型对图像对应于10种不同服装中的每一种的“置信度”。...可以看到哪个标签的置信度最高：np.argmax(predictions[0]) 输出是 9 因此，模型最有把握认为该图像是短靴/脚踝靴（class_names[9] ）；检查测试标签表明此分类是正确的...批量获取我们（仅）图像的预测 print("模型预测的结果：", np.argmax(predictions_single[0])) 运行结果： 我们可以看到有99.6%的把握认为是标签9，预测正确了...七、源代码： # 本程序基于TensorFlow训练了一个神经网络模型来对运动鞋和衬衫等衣物的图像进行分类。 # 使用tf.keras （高级API）在TensorFlow中构建和训练模型。
网络结构的设置应与你的任务匹配 大多数用于分类任务的 DL 教程适用于单标签的情况（互斥标签 - 只有一个标签可以是真实的），这些教程中的网络大都使用 softmax + categorical cross...在两种常见情况下，这种行为可能很糟糕：多标签分类（你希望允许多个类获得高概率），当你将预测的数据不一定属于之前的任何一个类别（在这种情况下，softmax 将给出很高的概率，因为它只查看带预测类与其他类别相比的可能性...这种方法背后的想法是 Occam 的剃刀原则，这对你以后任务中的过拟合问题很有帮助。 5. 使用正确的数据增强类型 许多人错误地认为数据增加是“获取更多数据”的一种手段。...实际上，数据增加应该被认为是规则化的一种形式 ，一种向模型引入正确类型的不变性的方法。 让我们这样想：当你使用大量的 epoch 训练模型时，你本质上就是在多次遍历整个训练集。...事实上，许多人报告称，在连续数值的预测任务中，通过先执行分类任务（例如，将[0,10]分成10个不同的类：[0,1），[1,2），……），再使用回归模型进行微调预测连续值可以获得的更好结果。
4.2 新闻线分类：一个多类别分类示例 在前一节中，您看到了如何使用密集连接的神经网络将向量输入分类为两个互斥类别。但是当您有两个以上的类别时会发生什么？...当输入数据中的特征具有不同范围的值时，每个特征应作为预处理步骤独立缩放。 当数据量很少时，使用 K 折验证是可靠评估模型的好方法。...在某些情况下，可能机器学习甚至不是理解数据的最佳方式，您应该使用其他方法，比如传统的统计分析。 照片搜索引擎项目是一个多类别、多标签分类任务。 垃圾邮件检测项目是一个二元分类任务。...当输入数据中的特征具有不同范围的值时，每个特征应作为预处理步骤独立缩放。 当数据量很少时，使用 K 折验证是可靠评估模型的好方法。...在某些情况下，可能机器学习甚至不是理解数据的最佳方式，您应该使用其他方法，比如传统的统计分析。 照片搜索引擎项目是一个多类别、多标签分类任务。 垃圾邮件检测项目是一个二元分类任务。
优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好，但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的图像时，它们的表现又会如何呢?...方法很简单:设定我的预测，明确我对每一个预测的理解，这样我就可以用正确的工具来完成接下来的工作。...在本例中，我们将罗夏墨迹测试的图片作为测试集，使用各种经预训练的算法对其进行预测分类。 ?...对每个标签这样做可以很好地代表每个分类器的预测结果，并让我们对每张卡片的相对置信度有很好的了解。...我把它加起来是153.1的无量纲分数。现在，我可以在分类器之间比较这个分数，看看哪一个表现得最好。 卡片1~3 ? 最优的预测结果分别为战机、时钟和皮书套。
假设你是一个植物学家，现在要寻找一种能够对发现的鸢尾花分类的进行自动分类的方法。...下图展示了一个由一个输入层，两个隐藏层和一个输出层组成的密集神经网络： ? 当训练了上图中的模型后，输入未标记的样本时，会产生三个预测，分别是该花为鸢尾属物种的可能性。这种预测被称为推断。...详情请见Keras文档。 tf.keras.Sequential模型是一个线性堆栈层。其初始化需要一个图层实例列表，在本教程的示例中，领个密集图层各有10个节点，一个输出图层3个代表预测标签的节点。...鸢尾花分类问题是监督式机器学习的一个例子，该模型从包含标签的样本中开始训练。在非监督式机器学习中，样本中不包含标签，相反，模型通常会在特征中找到模式。...定义损失和梯度函数 训练和评估阶段都需要计算模型的损失。这可以用来衡量预测结果和期望标签之间的差距有多大，换句话说：模型的表现有多糟糕。我们想要最小化或者说优化这个差值。
在这个报告中，我们将讨论一个非常厉害的模型优化技术 —— 知识蒸馏。 Softmax告诉了我们什么？ 当处理一个分类问题时，使用softmax作为神经网络的最后一个激活单元是非常典型的用法。...在下一节中，我们将更详细地了解学生模型的训练机制。 知识蒸馏中的损失函数 为了训练学生模型，我们仍然可以使用教师模型的软标签以及学生模型的预测来计算常规交叉熵损失。...一些训练方法 在本节中，我将向你提供一些在使用知识蒸馏时可以考虑的训练方法。 使用数据增强 他们在NLP数据集上展示了这个想法，但这也适用于其他领域。...Xie等人探索了数据平衡和数据过滤等技术，以缓解在训练学生模型时合并未标记数据可能出现的问题。 在训练教师模型时不要使用标签平滑 标签平滑是一种技术，用来放松由模型产生的高可信度预测。...温度（τ）的影响 在这个实验中，我们研究温度对学生模型的影响。在这个设置中，我使用了相同的浅层CNN。 ? 从上面的结果可以看出，当τ为1时，训练损失和训练精度均优于其它方法。
1 时，止盈隔栏先被触及 当 y = -1 时，止损隔栏先被触及 当 y = 0 时，垂直隔栏先被触及 上面问题的分类是一个多分类问题，在交易中，我们只想分两类： 交易（无论做多和做空） 不交易 因此上述三类标签可等价转换成下面两类标签...混淆矩阵 在分类任务中，模型预测和标签总不是完全匹配，而混淆矩阵 (confusion matrix) 就是记录模型表现的 N×N 表格 (其中 N 为类别的数量)，通常一个轴列出真实类别，另一个轴列出预测类别...因此机器学习中的分类器不仅能返回类别，而且可以返回类别对应的概率，概率越大，预测该类别的信心越足，那么在交易时不就可以增加头寸大小了么？...元标签方法可以看成是一个次级模型，其美妙之处在于，你可以把元标签方法可加载任何初级模型上，不管它是 机器学习模型 计量经济学公式 基本面分析 技术分析 人主观看法 它有以下几点优势： 提升了模型的可解读性...量化基本面投资其实是一种对基本面投资和量化投资的融合，是将计算机算法与人类的分析结合起来的一种 1+1>2 的新型投资方式。 使用基本面模型挑选标的并确定头寸方向，使用元标签方法确定标签。
项目的目标是训练一个模型，能够准确地将这些手写数字图像分类到正确的数字标签。 老规矩：大家伙如果觉得近期文章还不错！欢迎大家点个赞、转个发，让更多的朋友看到。...每个图像都与一个0到9的数字标签相关联，表示图像中包含的手写数字。 这个数据集是一个非常适合用于图像分类任务的基准数据集。...虽然它不如 CNN 专门化，但对于 MNIST 这种相对简单的图像数据集而言，MLP 通常可以达到相当不错的效果。 支持向量机 (SVM)：在深度学习兴起之前，SVM 是图像分类任务中的常用方法。...输出结果： Test accuracy: 0.988099992275238 当涉及到MNIST数字分类项目的测试展示时，可以使用已经训练好的模型来进行实际图像分类。...这个示例将显示一个手写数字图像以及模型对该图像的预测标签。 其中，可以替换image_index以选择不同的测试图像。 这仅仅是一个简单的测试展示示例，可以验证模型的性能。
当我们只有两类图像可以分类时，这就称为二值图像分类问题。 让我们再看一个图片： 在这个图片中，你识别出了多少个物体?有太多了——房子、带喷泉的池塘、树木、岩石等等。...所以，当我们可以将一个图像分类为多个类(如上图所示)时，就称为多标签图像分类问题。 现在，这里有一个问题——我们大多数人对多标签和多类图像分类感到困惑。当我第一次遇到这些术语时，我也被迷惑了。...没有任何一个图像属于多个类别的情况。 当图像可分类的类别超过两种时 一个图像不属于一个以上的类别 如果满足上述两个条件，则称为多类图像分类问题。...对于每个图像，我们想要最大化单个类的概率。当一个类的概率增大时，另一个类的概率就减小。所以，我们可以说每个类的概率都依赖于其他类。 但是在多标签图像分类的情况下，单个图像可以有多个标签。...假设你想预测图像中服装的类型和颜色。你可以建立一个多标签图像分类模型，这将帮助你预测同时两者! 希望本文能帮助你理解多标签图像分类的概念。如果你有任何反馈或建议，请在下面的评论部分与我们分享。
（研究者们表示）这一数据集会更有挑战性，这样机器学习算法只有学习更高级的特征才能正确地对其中的图像进行分类。 fashion MNIST数据集可以从Github获取。...上图就是训练集的25张图片展示 针对这个实验，我会使用tf.Keras，也就是一种高阶的API来构建TensorFlow的训练模型，如果你还没有安装TensorFlow，还没有设定好你的环境，可以看下这个说明...首先，我们将创建一个简单的3层神经网络，该神经网络使用标签对图像进行分类。...你可以亲自试试！ 训练代数提高能改善预测值吗？ 当然，我们需要远超过5代，但这会改善我们的模型吗？ 当我们用20代重新训练我们的数据时，我们看到以下损失。 ? ?...尽管在训练集种损失已经逐渐降得很低了，但我们可以看到它并没有对测试数据产生这样的效果，因为两种模型的损失总体上都有所增加。 可视化预测 现在我们可以使用训练好的模型来对时尚类图像进行分类。
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