# 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
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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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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如何用softmax做多分类和多标签分类 现假设，神经网络模型最后的输出是这样一个向量logits=[1,2,3,4],就是神经网络最终的全连接的输出。这里假设总共有4个分类。用softmax做多分类的方法：tf.argmax(tf.softmax(logits))首先用softmax将logits转换成一个概率分布，然后取概率值最大的作为样本的分类,这样看似乎，tf.argmax(logits)
Multi-Label Classification 首先分清一下multiclass和multilabel：多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 且假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签。比如从100个分类中击中一个。多标签分类(Multilabel classification): 给每个样本一系列的目标标签，即表示的是样本各属性而不是
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2023-09-05 10:41:47
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今天将介绍深度学习中的分类模型，以下主要介绍Softmax的基本概念、神经网络模型、交叉熵损失函数、准确率以及Pytorch实现图像分类。
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1Softmax基本概念
在分类问题中，通常标签都为类别，可以用离散值来代替。例如，在图像分类问题中，假设一张图片是的灰度图片，那么图片中的4个像素值便是特征。假设对应的标签是猫狗等动物，其都是离散值，在深度学习模
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2024-05-13 17:48:50
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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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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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# 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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?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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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
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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# 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
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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一、聚类概念1，通俗易懂而言，聚类主要运用于无监督学习中，也就是将没有标签的东西如何分为几堆儿。 2，无监督学习即没有标签，不知道这些玩意到底是啥。当然，有监督学习就是由标签，我们是提前知道这些玩意是啥。 3，聚类问题存在的问题难点：你咋知道这些玩意儿是一类？怕啥？你通过啥进行判断分类的？也就是如何评估和如何调参问题。二、K-MEANS算法Ⅰ，基本概念1，需要得到簇的个数，即需要指定K值。需要划分
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2024-09-16 10:55:56
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给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该类输入实例分为这个类。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定
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2024-09-09 15:59:44
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