标签是这样的。根据Keras的输出，我估计损失为0.05，精度为0.98。
如果我使用sigmoid和binary_crossentropy，我想我只能得到1或0的预测值。
浏览 0提问于2019-04-12得票数 0
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我目前正在研究使用CNN在角星中进行多标签图像分类。除了keras的准确性外，我们还使用各种评价方法(回忆、精度、F1评分和准确性)再次确认了scikit学习的准确性。Keras训练
base_model = MobileNetV2(include_top=X_train, y_train, epochs=50, validation_data=(X_val, y_val), batch_siz
浏览 0提问于2020-07-09得票数 4
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我正在工作的多标签图像分类使用有14,720个培训图像的数据集.我需要使用ResNet/DenseNet实现它。我试着解决这个问题。你能建议我参考一下前进的路吗？
浏览 5提问于2020-03-21得票数 1
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用矩阵对单个值进行分类
、、、、
我试图在输入矩阵上训练一个分类器来预测输出矩阵，但是我不知道如何最好地表示分类器的输入矩阵(理想的sk-学习)。我不能将矩阵抽象成另一种形式，因为输入矩阵中的每个元素必须映射到输出矩阵相同位置的元素。
浏览 0提问于2019-03-29得票数 0
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我有一个多标签问题，通过一些研究，我能够将Label powerset与ML算法结合使用。现在，我想使用带有神经网络的标签powerset，根据official website，我可以使用标签powerset。但是我不能理解如何修改我现有的代码来使用Label Powerset。因为我有一个多标签问题，所以我使用了sklearn的MultiLabelBinarizer，所以我的每个目标行看起来像这样，1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0。最后，如果有人能给我解释一下下面一行中的
浏览 11提问于2019-06-25得票数 0
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文本和数字数据的多类预测
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我正在尝试使用Tf-IdfVectorizer为包含数字和文本特征的数据集创建预测模型(或分类)，我已经设法将文本列转换为列表，因此文本列中的每个单元格都是浮点数的列表，例如[0.0 0.3567 0.0每行可以有多个值，例如[1, d]问题是如何对目标变量进行预处理，以便我的模型做出分类预测？我尝试过标签编码，但它为每一行创建了新的编码，因此相同的整数被编码到不同行的不同类中。
我计划接受超过某个阈值的每一行的所有预测。有没有模型也支持这一点？非常感谢你提前
浏览 1提问于2017-10-13得票数 0
我正在为一个使用KerasClassifier模型的多类问题构建一个链分类器。我有17个标签作为分类目标，X_train的形状是(111300,107)，y_train是(111300, 17 )，我的代码在这里： input_size
浏览 3提问于2020-06-15得票数 1
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一种多标签分类模型的评价
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我目前有一个多标签的分类问题，我正在使用keras构建一个神经网络，如下所示：print(n_cols)
plt.xlabel('Epoch')plt.show()
我被告知，对于
浏览 0提问于2020-07-16得票数 0
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我使用Keras模型来训练多类分类器。因此，我要寻找的是一种将实际的标签查找向量集成到Keras模型中的方法。这将允许我有一个分类器文件，该文件能够获取一些输入数据并返回该数据的正确类标签。
解
浏览 3提问于2017-06-01得票数 6
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我认为binary_crossentropy不应该是一个多类丢失函数，而且很可能使用二进制标签，但实际上Keras (TfPython后端)调用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits另一方面，我对categorical_crossentropy的期望是用于多类分类，其中目标类相互依赖，但不一定是一个热编码。如果我没有弄错，这只是一个热编码分类任务的特例，但潜在的交叉熵损失也适用于概率分布(“多类”，依赖标签)？所
浏览 1提问于2017-12-18得票数 11
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我对使用其他指标包持开放态度(keras?)如果这就是问题所在。input_shape)
number_of_classes = 3
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecayworkers=4print('Average test loss: ', np.average(history.history['loss']))
指标-这是视网膜(
浏览 3提问于2021-10-19得票数 0
我正在为一个多类分类问题建立一个模型。因此，我想用召回和精确性来评估模型的性能。我在dataset中有4个类，它是以one hot表示形式提供的。我正在阅读和 tf.keras文档，并有一些问题：
在计算多类分类的精确性和召回性时，如何求出所有标签的平均值，即全局精度和召回率？如果要分别计算每个标签的精度和召回，可以使用参数class_id对每个标签进行one_vs_rest或binary分类。就像我在下面代码中所做的那样？我是否
浏览 25提问于2022-06-22得票数 2
我目前正在使用TensorFlow来解决多标签分类问题(总共有9个标签)，这是模型编译行：我想知道Keras的准确性指标是否也适用于多标签分类。例如，如果y_pred的概率值为0.1、0.9、0.3
浏览 4提问于2021-11-05得票数 2
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有没有办法在keras中实现这个功能？神经网络的架构完全是实验性的，我没有选择它的具体原因。这是我写的代码。我的训练数据集由6463行×505列组成。
浏览 30提问于2020-07-13得票数 1
我正在处理图像数据集，其中我有一个热编码标签。标签向量的形状为(3500,8)。当我在输出层尝试分类交叉熵和softmax函数时，我的准确率很低。以前，我认为对于多类分类，我们应该使用softmax和分类交叉熵。我想知道这是一种正确的方法吗？
有人能给我这个概念的洞察力吗？
浏览 0提问于2019-12-13得票数 0
我试图使用.onnx对从keras的多标签文本分类模型转换的模型进行推断。这是一个文本分类模型，它接受文本并提供预测类别。keras模型如下所示：shallow_mlp_model = keras.Sequential( layers.Dense(512,
浏览 8提问于2022-08-25得票数 0
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如果有人已经熟悉它，包是否也能进行多标签分类？多标签与多类分类不同，因为一个实例可以有多个类作为它们的输出/目标。
浏览 3提问于2013-07-23得票数 0
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loss='categorical_crossentropy'Metrics used:keras_metrics.recall(), 'accuracy'
我做错了什么，我用LSTM来分类一个多标签的问题，我已经转换成一个热编码。
浏览 1提问于2020-08-27得票数 1
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我使用RNN+CNN实现了文本的多类分类。示范摘要： input = tf.keras.layers.Input(shape=(max_len,))
layer = tf.keras.layers.Conv1D(64, kernel_size=3, padding="valid", kernel_
浏览 0提问于2019-06-29得票数 1
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