（作者：陈玓玏）一直以来，我自己处理文本分类都是用的正则，但正则需要经常去维护，短信模板如果更新了，就需要考虑把新模板加到正则表达式中。这样其实挺费神的，虽然我们可以使用pyltp对文本做一些机构名/人名的替换，然后将文本去重，清洗出相对好提取正则的模板，但分类和消息来源多了之后，需要处理，测试的模板量还是很大的，所以就想，能不能把已经用正则进行分类的文本，以及正则判别出的分类做label，然后用
分享来自 用于多标签Tweets分类的微调Bert模型为了解决数据不平衡问题，本文 采用自适应的方式为类赋这里不涉及到多的代码 这里我会带着大家 我们一起 解读论文里的东西，会有些不全 有些细节不到位欢迎在评论区指出 说到底直接开始进入正题：相关工作：  
BERT FOR SEQUENCE-TO-SEQUENCE MULTI-LABEL TEXT CLASSIFICATION引言我们的主要贡献如下:1. 我们将BERT的结果作为编码器呈现在MLTC数据集的序列到序列框架中，具有或不具有类上的给定层次树结构。2. 介绍并实验验证了一种新的MLTC混合模型。3.我们微调vanilla BERT模型来执行多标签文本分类。据我们所知，这是第一次使用BERT
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2024-06-04 06:24:44
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2.6 多类别分类问题：它属于哪种玻璃多类别分类问题与二元分类问题类似，不同之处在于它有几个离散的输出，而不是只有两个。回顾探测未爆炸的水雷的问题，它的输出只有两种可能性：声纳探测的物体是岩石或者水雷。而红酒口感评分问题根据其化学成分会产生几个可能的输出（其口感评分值是从3分到8分）。但是对于红酒口感评分问题，口感评分值存在有序的关系。打5分的红酒要好于打3分的，但是要劣于打8分的。对于多类别分类
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2024-08-11 17:23:27
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多标签分类在工程上有很多应用，例如，输入一张图片，判断这个人的年龄、性别和是否配戴眼镜。这时，数据集的label文件应当具有这样的格式：000001.jpg 22 1 0000002.jpg 30 1 1000003.jpg 44 0 1000004.jpg 17 0 0假定第一个数字表示年龄，第二个0/1表示女/男，第三个0/1表示不戴眼镜/戴眼镜。同样地，回归问题在CNN中也有很多应用，例如，
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2024-08-12 10:32:19
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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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1、多标签分类有些情况，会想让你的分类器给一个样例输出多个类别。比如思考一个人脸识别器，并识别出这个是谁。这就需要对于同一张图片，首先识别出有几个人，并给识别出的人贴上标签。这就是多个二值标签的分类系统被叫做多标签分类系统。现在，我们打算使用MNIST数据做一个是否为大数字（大于6）、是否为奇数的多标签分类。from sklearn.neighbors import KNeighborsClass
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2024-10-18 19:21:50
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多分类与多标签
原创
2022-01-25 15:29:54
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多分类与多标签
原创
2021-07-11 17:46:29
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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。BCEWithLogitsLoss与CrossEntorpy的不同之处在于计算样本所属类别概率值时使用的计算函数不同： 1）CrossEntorpy使用softmax函数，即将模型输出值作为softmax函数的输入
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2023-11-08 16:32:26
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一、下载数据集 train文件夹中有62个文件夹，每个文件夹中是一类标志，每个文件夹的数量不一，有多又少，所以存在样本不均衡问题。二、样本标签转换打开train_label文件夹，发现有62类标签，对于62个类别，如果用标量表示会引入很大的数量等级差距，所以考虑采用独热编码对类别标签编码成向量形式。1.数据预处理：利用python sklearn 将类别数据转换成one-hot数据import p
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2024-02-22 11:19:42
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多分类和多标签分类的区别多分类： 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，比如图片中一个狗只能被划分成狗，不能被划分成猫。多标签分类： 一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之间有关联，比如一个电动车可以被划分成“电动车”和“车”，这连个标签不是互斥的，而是有关联的。用softmax做多分类和多标签分类我们假设，一个神经网络模型最后的输出是一个向量lo
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2023-12-06 18:51:40
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使用图像级监督学习空间正则化以进行多标签图像分类
摘要
多标记图像分类是计算机视觉中一项基本而又具有挑战性的任务,近年来，标签间语义关系的研究取得了很大进展。但是，传统的方法无法对多标签图像中标签之间的底层空间关系进行建模，因为通常没有标签的空间标注.在本文中，我们提出了一个统一的深度神经网络，该网络仅利用图像级别的监督即可利用标签之间的语义和空间关系。对于多
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2024-04-30 20:11:29
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论文题目：Joint Optic Disc and Cup Segmentation Based on Multi-label Deep Network and Polar Transformation概念介绍多标签分类(Multi-label classification)概念 多标签分类是多类分类的一般化, 多类分类是将实例精确分类到一个或者多个类别中的单一标签问题, 在多标签问题中, 没有限
根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
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2024-07-08 10:17:21
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softmax两个作用，如果在进行softmax前的input有负数，通过指数变换，得到正数；所有类的概率求和为1。 2、交叉熵损失就包含了下图中softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分）。所以在使用交叉熵损失的时候，神经网络的最后一层是不要做激活的，因为把它做成分布的激活是包含在交叉熵损失里面的（就是softmax）。所以最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失。
摘要将深度学习与人物穿着上的服装图像分类结合是目前的研究热点之一,然而目前对服装图像分类主要是分成单个标签单独处理。在现实生活中,随着网络购物等服装商务新模式的出现、复杂决策的迫切需要,单标签服装图像分类已经不能解决问题,多标签服装图像分类成为一个重要的学习问题,展现出巨大的应用价值。多标签服装图像分类的目标是预测每张服装图像的一组服装属性标签。 1. 多标签分类定义multi
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2024-03-15 16:01:49
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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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1.前言 Caffe可以通过LMDB或LevelDB数据格式实现图像数据及标签的输入，不过这只限于单标签图像数据的输入。由于研究生期间所从事的研究是图像标注领域，在进行图像标注时，每幅图像都是多标签的，因此在使用Caffe进行迁移学习时需要实现多标签图像数据的输入。走过许多弯路，要毕业了，现在将这种比较实用的方法做一下总结方便后面学弟学妹的学习
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2024-01-17 12:49:25
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多标签图像分类（Multi-label Image Classification）任务中图片的标签不止一个，因此评价不能用普通单标签图像分类的标准，即mean accuracy，该任务采用的是和信息检索中类似的方法—mAP（mean Average Precision）。mAP虽然字面意思和mean accuracy看起来差不多，但是计算方法要繁琐得多，以下是mAP的计算方
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2024-08-13 10:09:36
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