【Multi label 多标签分类问题（Pytorch，TensorFlow，Caffe）】的更多相关文章

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: 1. Pytorch使用torch.nn.BCEloss 2. Tensorflow使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy 3. 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为例:Caffe,TensorFlow版本类比,输入均为相同形式的向量 m = nn.Sigmo…

Tensorflow学习教程------lenet多标签分类

本文在上篇的基础上利用lenet进行多标签分类.五个分类标准,每个标准分两类.实际来说,本文所介绍的多标签分类属于多任务学习中的联合训练,具体代码如下. #coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecordR…

实战caffe多标签分类——汽车品牌与车辆外观（C++接口）[详细实现+数据集]

前言 很多地方我们都需要用到多标签分类,比如一张图片,上面有只蓝猫,另一张图片上面有一只黄狗,那么我们要识别的时候,就可以采用多标签分类这一思想了.任务一是识别出这个到底是猫还是狗?(类型)任务二是识别出这是蓝还是黄?(颜色) 网上看了几篇教程,有讲的非常好的,也有出bug飞上了天的(吐槽啊喂!)这里还是主要讲讲这篇:http://chuansong.me/n/494753151240.我自己已经测试了,可行,给薛大牛一个赞!但是遗憾的是这篇文章的内容严重不足啊(连lmdb生成的命令行格式都没有…

scikit-learn一般实例之八:多标签分类

本例模拟一个多标签文档分类问题.数据集基于下面的处理随机生成: 选取标签的数目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,选取类别C:多项式(c~Multinomial,theta) 选取文档长度:泊松(k~Poisson,length) k次,选取一个单词:多项式(w~Multinomial,theta_c) 在上面的处理中,拒绝抽样用来确保n大于2,文档长度不为0.同样,我们拒绝已经被选取的类别.被同事分配给两个分类的文档会被两个圆环包围. 通过投影到由PCA和CCA选取进行可视化…

CSS.02 -- 样式表 及标签分类（块、行、行内块元素）、CSS三大特性、背景属性

样式表书写位置  内嵌式写法 <head> <style type="text/css"> 样式表写法 </style> </head> 外链式写法 写在head里,<link rel="stylesheet" href = "1.css"> 行内样式表/内联式 <h1 style = "font - size : 30px ; color : red;">…

前端 HTML 标签分类

三种: 1.块级标签: 独占一行,可设置宽度,高度.如果设置了宽度和高度,则就是当前的宽高.如果宽度和高度没有设置,宽度是父盒子的宽度,高度根据内容填充. 2.行内标签:在一行内显示,不能设置宽度,高度.它的宽度,高度根据内容去填充. 3.行内块标签:在一行内显示,可设置宽度,高度. 标签分类 HTML中标签元素三种不同类型:块级标签,行内标签,行内块状标签. 常用的块级标签: <div> <p> <h1>~<h6> <ol> <ul>…

如何用softmax和sigmoid来做多分类和多标签分类

首先,说下多类分类和多标签分类的区别 多标签分类:一个样本可以属于多个类别(或标签),不同类之间是有关联的,比如一个文本被被划分成“人物”和“体育人物”两个标签.很显然这两个标签不是互斥的,而是有关联的: 多类分类:一个样本属于且只属于多个分类中的一个,一个样本只能属于一个类,不同类之间是互斥的,比如一个文本只能被划分成“人物”,或者被划分成“文化”,而不能同时被划分成“人物”和“文化”,“文化”和“人物”这两个分类就是互斥的 那么,如何用softmax和sigmoid来做多类分类和多标签分类呢…

使用 scikit-learn 实现多类别及多标签分类算法

多标签分类格式 对于多标签分类问题而言,一个样本可能同时属于多个类别.如一个新闻属于多个话题.这种情况下,因变量yy需要使用一个矩阵表达出来. 而多类别分类指的是y的可能取值大于2,但是y所属类别是唯一的.它与多标签分类问题是有严格区别的.所有的scikit-learn分类器都是默认支持多类别分类的.但是,当你需要自己修改算法的时候,也是可以使用scikit-learn实现多类别分类的前期数据准备的. 多类别或多标签分类问题,有两种构建分类器的策略:One-vs-All及One-vs-One.下…

使用MXNet远程编写卷积神经网络用于多标签分类

最近试试深度学习能做点什么事情.MXNet是一个与Tensorflow类似的开源深度学习框架,在GPU显存利用率上效率高,比起Tensorflow显著节约显存,并且天生支持分布式深度学习,单机多卡.多机多卡支持丰富,拥有着良好的技术架构.目前是亚马逊AWS的官方深度学习框架.由于其团队以MXNet产品本身为先,所以文档资料较少.现在还稍微多了一点. 1. 搭建Jupyter notebook远程开发环境 Jupyter notebook支持python.R.shell等等,功能非常全面.基于Ju…

k-近邻算法 标签分类

k-近邻算法根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最邻近)的分类标签.那么,如何进行比较呢? 怎么判断红色圆点标记的电影所属的类别呢? 如下图所示. 答:距离度量.这个电影分类的例子有2个特征,也就是在2维实数向量空间,可以使用两点距离公式计算距离,如图所示. k-近邻算法步骤如下: 1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离: 2.按照距离递增次序排序: 3.选取与当前点距离最小的k个点: 4.确定前k个点所在类别的出现频率: 5.返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分…