keras multi-label classification 多标签分类
问题:一个数据又多个标签,一个样本数据多个类别中的某几类;比如一个病人的数据有多个疾病,一个文本有多种题材,所以标签就是: [1,0,0,0,1,0,1] 这种高维稀疏类型,如何计算分类准确率?
分类问题:
二分类
多分类
多标签
Keras metrics (性能度量)
介绍的比较好的一个博客:
https://machinelearningmastery.com/custom-metrics-deep-learning-keras-python/
还有一个介绍loss的博客:
metrics:在训练的每个batch结束的时候计算训练集acc,如果提供验证集(一个epoch结束计算验证集acc),也同时计算验证集的性能度量,分为回归任务和分类任务,有不同的acc计算办法;metrics 里面可以放 loss (回归问题)或者acc(分类问题);
A metric is a function that is used to judge the performance of your model.
A metric function is similar to a loss function, except that the results from evaluating a metric are not used when training the model. You may use any of the loss functions as a metric function.
metrics其实和loss类似,只是不用来指导网络的训练;一般根据具体问题具体要求采用不同的 metric 函数,衡量性能;
分类问题的不同acc计算方法:
- Binary Accuracy: binary_accuracy, acc
- Categorical Accuracy: categorical_accuracy, acc
- Sparse Categorical Accuracy: sparse_categorical_accuracy
- Top k Categorical Accuracy: top_k_categorical_accuracy (requires you specify a k parameter)
- Sparse Top k Categorical Accuracy: sparse_top_k_categorical_accuracy (requires you specify a k parameter)
keras metrics 默认的accuracy:
metrics["accuracy"] : == categorical_accuracy; 最快的验证方法,训练一个简单网络,同时输出默认accuracy,categorical_accuracy,,binaray_accuracy, 对比就可以知道;
或者看keras源码,找到metrics默认设置:
多标签分类问题:
[1,0,0,1,0] , [1,0,0,0,0] 分别是 y_pred, y_true:
如果使用 binary_accuracy : acc = 0.8;
if the prediction would be [0, 0, 0, 0, 0, 1]
. And if the actual labels were [0, 0, 0, 0, 0, 0]
, the accuracy would be 5/6
.;
训练过程常见坑:
1.自定义loss:
自定义loss写成函数的时候,keras compile() 里面,要调用自定义的loss函数而不是只给函数名:
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