Question

我一直坚持使用多标签分类（我必须说我对神经网络很新）。首先，我将解释我想要训练的网络。我在网络中有1000个类，它们有多标签输出。对于每个训练示例，正输出的数量是相同的（即10），但是它们可以分配给1000个类中的任何一个。所以10个类有输出1而其余990有输出0。对于多标签分类，我使用的是二进制交叉熵＆＃39;作为成本函数和＆＃s; sigmoid＆＃39;作为激活功能。当我尝试0.5的这个规则作为1或0的截止时。所有这些都是0.我明白这是一个类不平衡问题。从这个link，我理解，我可能需要创建额外的输出标签。遗憾的是，我还没有能够弄清楚如何将其纳入keras中的简单神经网络。

nclasses = 1000

# if we wanted to maximize an imbalance problem!
#class_weight = {k: len(Y_train)/(nclasses*(Y_train==k).sum()) for k in range(nclasses)}

#print(class_weight)
# building neural network model
inp = Input(shape=[X_train.shape[1]])
x = Dense(5000, activation='relu')(inp)

x = Dense(4000, activation='relu')(x)

x = Dense(3000, activation='relu')(x)
x = Dense(2000, activation='relu')(x)
x = Dense(nclasses, activation='sigmoid')(x)
model = Model(inputs=[inp], outputs=[x])
print(model.summary())

adam=keras.optimizers.adam(lr=0.00001)
model.compile('adam', 'binary_crossentropy')
history = model.fit(
    X_train, Y_train, batch_size=32, epochs=50,verbose=0,shuffle=False)

plt.plot(history.history['loss'])
#plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('model loss')
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.show()

model.save('model2.h5')

有人可以帮我解决这里的代码，如果你能提出一个好的准确性，我也非常感谢。针对这个问题的指标？

非常感谢:)：）

Answer 1

我遇到了类似的问题，但遗憾的是大部分问题都没有答案。尤其是班级不平衡问题。

就指标而言，有几种可能性：在我的情况下，我使用前1/2/3/4/5结果并检查其中一个是否正确。因为在您的情况下，您总是拥有相同数量的标签= 1，您可以获得前10个结果并查看其中有多少是正确的，并将此结果与批量大小相比较。我没有发现将此算法包含为keras指标的可能性。相反，我写了一个回调，它在我的验证数据集上计算纪元结束时的指标。

此外，如果您预测测试数据集的前n个结果，请查看每个类的预测次数。 Counter Class对此非常方便。

编辑：如果找到一个方法来包含类权重而不分割输出。你需要一个numpy 2d数组，其中包含有形状的权重[要预测的数字类别，2（背景和信号）]。可以使用此函数计算这样的数组：

def calculating_class_weights(y_true):
    from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
    number_dim = np.shape(y_true)[1]
    weights = np.empty([number_dim, 2])
    for i in range(number_dim):
        weights[i] = compute_class_weight('balanced', [0.,1.], y_true[:, i])
    return weights

解决方案现在是建立你自己的二进制交叉熵损失函数，你自己乘以你的权重：

def get_weighted_loss(weights):
    def weighted_loss(y_true, y_pred):
        return K.mean((weights[:,0]**(1-y_true))*(weights[:,1]**(y_true))*K.binary_crossentropy(y_true, y_pred), axis=-1)
    return weighted_loss

权重[：，0]是一个包含所有背景权重和权重的数组[：，1]包含所有信号权重。

剩下的就是将这种损失包含在编译函数中：

model.compile(optimizer=Adam(), loss=get_weighted_loss(class_weights))

Keras

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