1回答
在文献综述的基础上，我发现最常用的方法之一是问题转换方法.它将多标号问题转化为多个单标号问题，分类结果只是每个单标签分类器的简单结合，采用二进制相关的方法。由于单个标签问题可以被描述为二进制分类(如果有两个标签)或多类分类问题(如果有多个标签，即labels>2)，目前的转换方法似乎都将多标签问题转化为多个二进制问题。在这种情况下，对于一个
浏览 5提问于2016-03-02得票数 1
3回答
虽然多类与多标签分类不同，但在多类中添加一个与所有的不同之处。编辑1：http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multilabel-learning
在这个链接中，它提到了多类子弹下支持的分类器作为一个-Vs-All和支持多标签的部分是令人困惑的
浏览 0提问于2018-08-24得票数 7
2回答
如何测试多类/标签图像分类器？
、、、、
我正在试着测试我的图像分类器的准确性。我只做过二进制分类，对深度学习来说还是个新手。 我真的不想做混淆矩阵。我更愿意对图像逐一进行分类。 有没有人知道如何用图像逐个测试分类器的准确性？使用代码片段会很有帮助 这是我的代码 我只是做了我通常在二进制分类中做的事情。但是我现在不知道该怎么分类了 model = load_model('.
浏览 32提问于2020-10-24得票数 0
1回答
我正试图将新闻文章分类为它们所需的类别。然而，我对上述术语(多标签和多标签-多类)感到困惑。我的数据集由2个csv文件组成。第一个文件包含新闻文章的内容。同一对应行号中的第二个文件由与其关联的标签组成。下面是第二个文件(即标签文件)中的示例条目：因此，对于第1行，第一个csv文件包含了标题为体育和足球的新闻文章。同样，对于第2行，第一csv中的文章有运动和媒体的标签。我的问题是，这是数据集多<
浏览 0提问于2019-06-11得票数 2
回答已采纳
假设我有三个类C_1、C_2、C_3和一个模型M，它为样本X的每个类的信心输出一个分数P，即M(X)=[P(C_1),P(C_2),P(C_3)] (注意，我们只想预测一个类)
如果索引i ( M的最大得分大于或等于/召回，因为我们一开始就决定阈值，所以我的问题是：
我们能有一个多<
浏览 0提问于2022-03-22得票数 3
我有一个多类标签问题要解决。Ie:每个测试图像可以分配1-10个非排他性标签.
但是，我在使用MultiLabelMarginCriterion时遇到了问题，因为它不受cunn的支持。计算训练集中标签的每个排列(约150)，并训练分类器以识别这150个类别。不过，我不认为新的标签排列在测试集(那些在培训集中没有发现)将不会被认可。使用BCECriterion训练10个独立的二进制分类</em
浏览 2提问于2016-01-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在做一项图像分类任务，在汽车和公共汽车之间进行分类。问题是，在大多数汽车图像中，背景中都有公共汽车，反之亦然，因此模型给出了错误的预测。我知道，在这些情况下，我们必须使用多标签分类，而不是多类或二进制分类器。因此，根据我的理解，对于多标签分类器，损失将是二进制交叉熵，激活将是sigmoid。对于生成器函数中的类</e
浏览 5提问于2021-02-22得票数 0
我在MatLab中使用LIBSVM来尝试和分类图像。
我知道支持向量机是一个二进制分类模型，但我想知道如何将它作为多类分类模型使用。是否有可能训练一对数据(即车与非车、马与非马、人与人)，然后通过将图像与所有三种模型进行比较来预测图像属于哪一类？如果是这样的话，我怎样才能做到呢？我的测试标签向量是什么？
浏览 2提问于2014-03-05得票数 1
回答已采纳
我想对n个类执行多标签图像分类任务。我得到了每个图像的稀疏标签向量，每个标签向量的每个维度目前都是这样编码的：-1.0 ->Label false /图像不包含此类。0.0 ->missing值/标签对于这个例子V，模型应该学习，相应的图像
浏览 4提问于2016-09-26得票数 10
我读过文档，我理解我们使用：
MultiOutputCla
浏览 3提问于2017-03-15得票数 36
回答已采纳
2回答
单类、二元类和多类分类的区别是什么？我就不能用上面提到的所有方法来达到我的目标吗？例如，我可以将C1、C2、C3和C4描述为四种不同的二进制分类训练集，并使用经过训练的模型来标记未知的数据集.简单地说，C1的培训集包含1类(C1的所有好样本)和0类(混合了
浏览 0提问于2014-10-20得票数 6
1回答
通过在输出层使用Sigmoid激活函数对每一个类进行预测，改进了狗猫的二值分类，使其多类激活，但没有得到预期的结果。
我创造了一个图像，其中有狗和猫的单一形象。它将多类分类始终保持在1.0以下(我猜这与分布概率的softmax有关)。
浏览 0提问于2018-07-15得票数 0
回答已采纳
1回答
对于多类情况，我对Scikit的Logistic回归的正确调用有问题。我使用的是lbgfs解算器，并且将multi_class参数设置为multinomial。我不清楚如何在拟合模型时传递真实的类标签。我曾假设它与随机森林分类器多类类似/相同，其中您可以传递n_samples、m_classes数据帧。ValueError:错误的输入形状( 20，5) --在这个小示例中，有5个类，20个
浏览 0提问于2016-04-10得票数 4
回答已采纳
1回答
我想对一组3d图像(MRI)进行分类。有4个等级(即疾病等级A，B，C，D)，这4个等级之间的区别并不小，因此我对训练数据的标签不是每幅图像一个类别。这是一组4种概率，每班一个。基本上意味着
等等，我相信你知道这个主意。我不明白如何将模型与这些标签相匹配，因为scikit-learn分类</e
浏览 2提问于2017-10-29得票数 3
2回答
1.1921e-07 - acc: 0.2445 - val_loss: 1.1921e-07 - val_acc: 0.2435我是误解了什么，还是出了什么问题？
浏览 0提问于2018-06-18得票数 1
回答已采纳
2回答
我想训练一个CNN的多标签图像分类任务使用keras。然而，我不知道如何准备我的培训数据。更具体地说，我想知道我是否需要显示两个或更多标签组合的培训图像，或者是否足以在单个标签上对网络进行培训，然后它将能够检测到图像中的多个标签。我想通过一个示例，我的问题变得更清晰了
假设我使用的是狗和猫的分类数据集，我想要建立一个模型，能够将图像分类为狗或猫，或者在一张
浏览 0提问于2018-01-21得票数 6
回答已采纳
1回答
我已经成功地在Keras中建立了一个用于图像分类的多类CNN。我现在准备开始预测，但在测试图像中，有一些图像不属于任何标签，但它仍然会被错误地分类为标签之一。array[0] return answer
如果预测结果数组的最大值低于某个值，我正在考虑丢弃预测结果，但我不确定应该将其设置为多小
浏览 0提问于2018-06-21得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
