0

我的标签看起来像这样

label = [0, 1, 0, 0, 1, 0]

这意味着1, 4匹配的样本输入中存在类。

  1. 如何为这样的标签创建一次性编码标签？
  2. 哪种损失函数更适合这种情况（sigmoid 交叉熵、softmax 交叉熵或稀疏 softmax 交叉熵）？
4

1 回答 1

1

  1. 没有充分的理由为此创建one-hot编码版本，如果您想保持输出标签大小完全相同，6在您的情况下，您不能one-hot对其进行编码版本。

  2. 在哪里multi-label classification做，你不能（更恰当地不应该）softmax用作激活。Softmax适用于只有一个输出可以是真值的情况。因此，在您的情况下，最好使用sigmoid cross-entropy.

于 2018-01-27T10:33:46.213 回答