Keras损失：允许多个y_true值正确

Question

我正在使用LSTM层和完全连接的层进行分类序列预测。我将当前输入与“正确”输出进​​行匹配，这是以后发生的顺序中的一个元素。

我想对被认为“正确”的内容更加灵活。我想考虑y_true周围的一些序列值也被认为是正确的。 例如，给定序列[a，b，c，d，e，f，g，h，i，...]如果我想提前预测5个元素，那么对于输入时间步0，我传入'a'并想要预测“ f”，“ g”或“ h”。我希望所有这三个要素都被认为是正确的。

在Keras中（是否需要Tensorflow）有没有办法做到这一点？

Answer 1

多标签分类法 使用二进制交叉熵作为损失，并使用适当的y_label向量和正确的y标记向量，否则应为0。