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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，根据官方网站，我可以使用标签 powerset。但我无法理解如何修改我现有的代码才能使用 Label Powerset。

我想知道我们如何传递 epoch 或 batch_size 或模型的 fit 函数中传递的任何其他参数。

由于我有一个多标签问题，我使用了 sklearn 的 MultiLabelBinarizer，所以我的每个目标行看起来像这样 [1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]。

最后，如果有人可以向我解释下一行中的 KERAS_PARAMS 和 Keras() 是什么：

def create_model_multiclass(input_dim, output_dim):
    # create model
    model = Sequential()
    model.add(Dense(8, input_dim=input_dim, activation='relu'))
    model.add(Dense(output_dim, activation='softmax'))
    # Compile model
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model
clf = LabelPowerset(classifier=Keras(create_model_multiclass, True, KERAS_PARAMS), require_dense=[True,True])
clf.fit(X_train,y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

下面是我现有的神经网络代码

cnn_model = Sequential()
cnn_model.add(Dropout(0.5))
cnn_model.add(Conv1D(25,7,activation='relu'))
cnn_model.add(MaxPool1D(2))
cnn_model.add(Dropout(0.2))
cnn_model.add(Conv1D(25,7,activation='relu'))
cnn_model.add(MaxPool1D(2))
cnn_model.add(Flatten())
cnn_model.add(Dense(25,activation='relu'))
cnn_model.add(Dense(12,activation='softmax'))
cnn_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc'])
history = cnn_model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test,y_test), batch_size=32, epochs=180,verbose=1)
plot_history(history)
predictions = cnn_model.predict(X_test)

我希望我的输出行看起来像这样只是 [1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] 因为稍后我将使用我的 MultiLabelBinarizer 对此进行逆变换。

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KERAS_PARAMS是 Keras scikit包装器的参数。它的文档相当稀疏。

基本上，它似乎是您将传递的参数，例如 to keras.fit。

KERAS_PARAMS = dict(epochs=10, batch_size=100, verbose=0)

通过阅读文档，在我看来，LabelPowerset通过创建类排列将多标签问题转换为多类问题。您可以考虑只使用原生 Keras 解决方案来解决多标签问题，而不是使用包装器。

以下教程似乎是合理的： https ://medium.com/@vijayabhaskar96/multi-label-image-classification-tutorial-with-keras-imagedatagenerator-cd541f8eaf24

主要区别在于您的输出层应该有sigmoid激活而不是softmax损失应该是binary_crossentrophy分类而不是分类。

于 2019-06-25T06:41:51.950 回答