文章目录1.加载图像集FashionMNIST1.1导入相关库1.2加载MNIST数据集1.3.查看下载数据的大小1.4.每个像素的大小28 X 281.5.获取标签名字和对应的序号1.6.定义函数show_images显示标签图片1.7.显示图片1.8.读取一小批量数据,大小为batch_size1.8.1测试加载数据时间：1.9.整合所有组件1.10. 指定resize参数来测试load_d
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2024-09-22 22:38:06
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文章目录前言一、开始任务的前提条件二、深度学习通用框架三、修改代码前，使用者需要明确的问题1.图片分成三个集，并放在正确的位置2.明确你是几分类问题3.明确你是使用的模型网络四、图像分类通用pytorch框架——具体代码实现一、输入处理模块0.引入库1.数据增强2.加载数据集二、加载模型三、定义损失函数、优化器四、构建训练过程（训练、验证、测试）3.训练与验证4.训练与可视化展示5.测试总结 前
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2023-10-12 23:37:39
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CNN-RNN:一种统一的多标签图像分类框架
文章是2017 CVPR的，主要用于多标签图像分类
摘要
虽然深度卷积神经网络(CNNs)在单标签图像分类方面取得了巨大成功，但需要注意的是，现实世界的图像通常包含多个标签，这些标签可以对应于一幅图像中不同的物体、场景、动作和属性，传统的多标签图像分类方法是对每个类别学习独立的分类器，并对分类结果进行排序或阈值
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2023-12-02 17:18:47
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图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试验，已经取得了傲人的成绩。然而，现有的分类任务大多是以单标签分类展开研究的。当图片中有多个标签时，又该如何进行分类呢？本篇综述将带领大家了解多标签图像分类这一方向，了解更具难度的图像分类。作者 | 郭冰洋编辑 | 言有三1 简介 随着科学技术的进步与发展，图像作为信息传播的重要媒介，在通信、无人驾驶、医学影像分析、航天、遥感等多个领域得到了广
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2023-12-28 05:31:18
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多标签图像分类总结目录1.简介2.现有数据集和评价指标3.学习算法4.总结（现在存在的问题，研究发展的方向）简介 传统监督学习主要是单标签学习，而现实生活中目标样本往往比较复杂，具有多个语义，含有多个标签。 荷兰城市图片 （1）传统单标签分类 city（person） （2）多标签分类 city , river, person,
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。
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2024-09-27 13:15:53
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多分类问题识别实验者状态最近收到挺多粉丝留言，询问这个问题。一、数据处理。首先我们导入一些必要的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os
# 解决图片显示以及中文负号乱码问题
%matplotlib inline
plt.rcPar
目录前言1. 回顾GCN1.1 GCN原理1.2 GCN的缺点2. ML-GCN2.1 Skip-Gram2.2 ML-GCN思想2.3 协同优化和负采样3. 实验 前言题目： Semi-supervised Graph Embedding for Multi-label Graph Node Classification会议： International Conference on Web I
什么是多标签分类学习过机器学习的你，也许对分类问题很熟悉。比如下图：图片中是否包含房子？你的回答就是有或者没有，这就是一个典型的二分类问题。同样，是这幅照片，问题变成了，这幅照片是谁拍摄的？备选答案你，你的父亲，你的母亲？这就变成了一个多分类问题。但今天谈论的多标签是什么呢？ 如果我问你上面图包含一座房子吗？选项会是YES或NO。你会发现图中所示的答案有多个yes，而不同于之前的多分类只有一个ye
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2023-10-27 11:03:10
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文章目录简谈多分类与多标签分类数据准备数据生成网络结构训练模型 简谈多分类与多标签分类简单的说，输入一张图片进行分类：这张图片里面的物体（通常认为只有一个物体）属于某一个类，各个类别之间的概率是竞争关系，取最高概率标签为物体的类别。所以，多分类最后的激活为softmax函数。实际情况下，一个图片只能有一个物体未免太限制了，能不能一次性判断出图片里面多个物体，比如既有人又有车，网络输出含有每个物体
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2023-12-13 01:26:08
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分类分类是一个将思想或事物进行识别、差异化和理性化的过程。也通常是出于某一目的，进行分门别类（分组）。最初的博客页面自带了分类功能；文章和类别是一一对应的。后来对分类进行了延伸，允许子类的存在，允许一篇文章对应多个分类。标签标签是网络体系里，对某块信息（网址、图像、文件等）的一个非体系的关键词或术语。有了这种元数据（描述数据的数据）的辅助描述，有利于再次浏览或搜索原数据（被描述的数据）。标签有利于
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2024-08-20 12:00:30
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# 多标签分类与 PyTorch 实践
## 什么是多标签分类？
多标签分类是一种机器学习任务，其中一个实例可以同时属于多个类。例如，在文本分类中，一篇文章既可以被标记为“科学”又可以是“教育”。与传统的单标签分类不同，多标签分类的输出层需要考虑多个标签的存在。
## PyTorch 简介
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，广泛用于 NLP、CV 等领域。其灵活性和易用性使得多标签
参考目录：1 探索性数据分析
1.1 数据集基本信息1.2 数据集可视化1.3 类别是否均衡2 训练与推理
2.1 构建dataset2.2 构建模型类2.3 训练模型2.4 推理预测这个系列近期得到了很多粉丝的好评，说讲的非常通俗清晰，比市面上的很多材料都易于理解。这个系列还在持续更新，目前规划到了20课。本文长1W字，11张图片，请进行享受知识1 探索性数据分析一般在进行模型训
最近老是遇到多标签分类问题?，加之自己对loss的理解还是不够到位整理以下链接以作学习参考使用：
多标签分类：定义、思想和算法 主要是将多标签分类的定义，思考和一些解决办法。 ?multilabel_categorical_crossentropy?
损失函数 主要是介绍了两个损失函数的区别： ?categorical_crossentropy? ?binary_crossentropy?
二分类
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2024-04-01 20:20:25
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关于多标签分类任务的损失函数和评价指标的一点理解之前有接触到多标签分类任务，但是主要关注点都放在模型结构中，最近关于多标签分类任务进行了一个讨论，发现其中有些细节不是太清楚，经过查阅资料逐渐理解，现在此记录。多标签分类任务损失函数在二分类、多分类任务中通常使用交叉熵损失函数，即Pytorch中的CrossEntorpy，但是在多标签分类任务中使用的是BCEWithLogitsLoss函数。BCEW
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2023-09-29 22:02:02
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1 摘要当前深度模型抵御对抗攻击最有效的方式就是对抗训练，神经网络在训练的过程中通过引入对抗样本使得模型具有一定的鲁棒性。目前对抗训练的研究方向主要集中在多分类任务中的训练方式上，本文尝试借助多标签分类器来对多分类器进行对抗训练，其中多分类任务和多标签任务的区别可以从文章《多标签分类器（附pytorch代码）》中知晓。举个例子，一张人脸图片会显示很多标签信息，比如会有姓名，性别，年龄，情绪等标签信
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2024-03-13 10:33:34
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?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录数据预处理Tokenization数据集模型优化器调度器评估训练预测评估概括了解如何为多标签文本分类（标记）准备带有恶意评论的数据集。我们将使用 PyTorch Lightning 微调 BERT 并评估模型。多标
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2023-08-28 13:27:18
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文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况,二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干个类中的多个类,比如一篇文章里即描写政治又描写金融等内容，那么这篇文章可能
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2023-12-21 19:21:54
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# 深度学习PyTorch多标签分类属于预测问题吗？
在深度学习领域，PyTorch是一种流行的开源深度学习框架，被广泛应用于各种任务，包括图像分类、目标检测、自然语言处理等。多标签分类是一种常见的任务，其中一个样本可能属于多个类别。在PyTorch中，多标签分类通常被视为一个预测问题，因为我们需要预测每个类别的概率。
## 多标签分类是预测问题吗？
多标签分类通常被认为是一个预测问题，因为
原创
2024-03-07 04:56:13
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1.引文深度学习的比赛中，图片分类是很常见的比赛，同时也是很难取得特别高名次的比赛，因为图片分类已经被大家研究的很透彻，一些开源的网络很容易取得高分。如果大家还掌握不了使用开源的网络进行训练，再慢慢去模型调优，很难取得较好的成绩。我们在[PyTorch小试牛刀]实战六·准备自己的数据集用于训练讲解了如何制作自己的数据集用于训练，这个教程在此基础上，进行训练与应用。2.数据介绍数据下载地址：这次的实
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2024-01-19 17:11:13
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