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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# PyTorch 多标签分类的实现指南
在机器学习中，多标签分类问题是指一个样本可以同时属于多个类。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，非常适合处理这种类型的问题。本文将带你一步一步地实现一个简单的多标签分类任务。
## 流程概述
以下是实现 PyTorch 多标签分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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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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?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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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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B站 刘二大人 ，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题说明： 1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。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。 &n
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2024-03-01 15:56:26
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二分类、多分类、多标签、softmax、sigmoid、pytorch实现概念二分类表示分类任务中有两个类别，每个样本都被设置了一个且仅有一个标签 0 或者 1。例如，目标是识别出一幅图片是不是猫。训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示输入，输出y=0或1，y=0表示是猫，y=1表示不是猫。多分类表示分类任务中有多个类别, 每个样本都被设置了一个且仅有一个标签。比如对一堆水果图片分类, 它
参加TinyMind的深度学习纸币识别比赛，预赛在前一章介绍过戳这里。正赛是人民币冠字号编码识别，如下图，在给的测试集上把编码区识别出来，这是我通过yolov3做出来的结果。这里，我把自己的思路代码跟大家分享。 主要思路：自己做训练集，把每一种面值的纸币作为一类并把编码区作为ground truth框起来大概做了1000张标签，利用yolov3训练数据。由于考虑训练集背景单一简单，所以我用yolo
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2024-08-07 09:22:03
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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
# PyTorch多标签模型探究
在深度学习的应用中，多标签分类任务是一个非常常见的场景。与单标签分类任务不同，多标签分类任务允许每个样本同时属于多个类别。这在图像分类、文本分类等领域中非常重要。本文将通过示例了解如何使用PyTorch构建一个多标签分类模型。
## 什么是多标签分类？
多标签分类问题是指给定一个输入样本，模型需要输出多个标签。与单一标签分类模型只考虑一个类别不同，多标签模型
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
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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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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今天我为大家主要介绍几种多标签文本分类的方法。一、文本分类介绍首先，我介绍下多元文本分类和多标签文本分类的的区别。1、Multi-Class：多分类/多元分类（二分类、三分类、多分类等）二分类：判断邮件属于哪个类别，垃圾或者非垃圾二分类：判断新闻属于哪个类别，机器写的或者人写的三分类：判断文本情感属于{正面，中立，负面}中的哪一类多分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等2、
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2024-06-04 13:48:07
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本文将介绍如何使用PyTorch训练多标签文本分类模型。 所谓多标签文本分类，指的是文本可能会属于多个类别，而不是单个类别。与文本多分类的区别在于，文本多分类模型往往有多个类别，但文本至属于其中一个类别；而多标签文本分类也会有多个类别，但文本会属于其中多个类别。数据集 本文演示的数据集为英语论文数据集，参考网址为：https://datahack.analyticsvidhya.com/
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2023-11-21 17:49:55
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# PyTorch 多标签分类中的损失函数解析
在深度学习中，分类任务通常分为两类：单标签分类和多标签分类。本文将专注于多标签分类，并讨论如何在PyTorch中实现多标签分类模型，以及如何选择和计算损失函数。我们将通过代码示例来解释每一步。
## 什么是多标签分类？
多标签分类（Multi-label Classification）是一种学习任务，其中每个样本可以属于多个类别。与传统的单标签
# PyTorch 多标签分类 Dataset 教程
在机器学习和深度学习领域，多标签分类是一个常见的问题，尤其是在图像处理和文本分类中。本文将指导初学者如何在 PyTorch 中实现一个多标签分类的数据集。我们将通过以下几个步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-25 04:22:49
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意义 网络新闻往往含有丰富的语义，一篇文章既可以属于“经济”也可以属于“文化”。给网络新闻打多标签可以更好地反应文章的真实意义，方便日后的分类和使用。难点(1)类标数量不确定，有些样本可能只有一个类标，有些样本的类标可能高达几十甚至上百个。 (2)类标之间相互依赖，例如包含蓝天类标的样本很大概率上包含白云，如何解决类标之间的依赖性问题也是一大难
# PyTorch 多标签分类中的 MAP
多标签分类（Multi-label classification）是机器学习中的一种任务，其中每个输入样本可以与多个标签相关联。与传统的单一标签分类任务不同，多标签分类允许模型为每个样本预测多个标签的概率。在很多实际应用中，例如文本分类、图像标注等，有效的多标签分类是非常重要的。
在进行多标签分类时，评估模型性能的一个常用指标是均值平均精度（Mean
原创
2024-10-15 05:19:05
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PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持多标签分类任务。在多标签分类中，模型的每个输入（例：图像）可以对应多个输出（标签）。在这篇博文中，我将详细讲述如何使用 PyTorch 实现多标签分类的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
在准备进行多标签分类任务之前，确保您的系统符合以下软硬件要求：
- **硬件要求**：
- 操作系统：
