Нейросетевая классификация по иерархическим категориям - PullRequest
0 голосов
/ 12 апреля 2020

Я работаю над проблемой классификации в прогрессивные классы. Другими словами, существует некоторая иерархия категорий таким образом, что A Мои идеи таковы:

1) Чтобы назначить какое-либо значение для каждой категории, используйте один выходной блок с функцией активации сигмоида и среднеквадратичной потери. Затем назначить каждому классу интервал, например, 0-033 - класс A, 0,33-0,66 - класс B, 0,66-1 - класс C. Это, кажется, делает трюк, но может отдать предпочтение крайним категориям по сравнению со средними.

2) Использовать выходные единицы K softmax, целочисленные метки вместо однозначного кодирования и функцию разреженной категориальной кроссцентропии. В этом случае я не уверен, насколько точно работает редкая категориальная кроссентропия и действительно ли она учитывает иерархию.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...