多分类转化为二分类的loss / 张生荣

Pytorch 实现focal_loss 多类别和二分类示例

我就废话不多说了,直接上代码吧! import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as ...

二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题.今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面. 一.数据集来源我们使用的是IMDB数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的50000条严 ...

使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类,主要包括输入数据格式.隐藏层数的定义.损失函数的选择.优化函数的选择.输出层.下面通过numpy来随机生成一组数据,通过定义一种正负样本的区别,通 ...

对于二分类任务,keras现有的评价指标只有binary_accuracy,即二分类准确率,但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标,例如精确率,召回率,F1-score等等,因此需要使用kera ...

基本概念 precision:预测为对的当中,原本为对的比例(越大越好,1为理想状态) recall:原本为对的当中,预测为对的比例(越大越好,1为理想状态) F-measure:F度量是对准确率和召 ...

通常,由于类别不均衡,需要使用weighted cross entropy loss平衡. def inverse_freq(label): """ 输入label [N ...

解决的问题: 1.实现了二分类的卡方分箱: 2.实现了最大分组限定停止条件,和最小阈值限定停止条件: 问题,还不太清楚,后续补充. 1.自由度k,如何来确定,卡方阈值的自由度为分箱数-1,显著性水平 ...

java 遍历Map及Map转化为二维数组的实例实例代码: import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util ...

无限级分类,主要是通过储存上级分类的id以及分类路径来实现.由于数据的结构简单,所以要将分类的关系由树状显示,我只能想到用递归的方式给于实现. 无限级分类,主要是通过储存上级分类的id以及分类路径来实 ...

啥也不说了,上代码吧! <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset=&qu ...

本文介绍了MNIST数据集转化为二维图片的实现示例,分享给大家,具体如下: #coding: utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import ...

利用TensorFlow实现<神经网络与机器学习>一书中4.7模式分类练习具体问题是将如下图所示双月牙数据集分类. 使用到的工具: python3.5 tensorflow1.2. ...

最近在看吴恩达的机器学习课程,自己用python实现了其中的logistic算法,并用梯度下降获取最优值. logistic分类是一个二分类问题,而我们的线性回归函数的取值在负无穷到正无穷之间,对于 ...

目录 ROC曲线绘制要点(仅记录) 提取数据(标签值和模型预测值) 多分类的ROC曲线画出来并不难 ROC曲线绘制要点(仅记录) 1.ROC用于度量模型性能 2.用于二分类问题,如若遇到多分类也以二分 ...

R语言解决数据不平衡问题一.项目环境开发工具:RStudio R:3.5.2 相关包:dplyr.ROSE.DMwR 二.什么是数据不平衡?为什么要处理数据不平衡? 首先我们要知道的第一个问题就是 ...

使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类作为对循环神经网络的实践,我用循环神经网络做了个影评情感的分类,即判断影评的感情色彩是正面的,还是负面的. 选择使用RNN来做情感分类,主要是因为影评是一段 ...

目录学习前言 Keras中分类的重要函数 1.np_utils.to_categorical 2.Activation 3.metrics=[‘accuracy’] 全部代码学习前言上一步讲了如 ...

前言这几天caffe2发布了,支持移动端,我理解是类似单片机的物联网吧应该不是手机之类的,试想iphone7跑CNN,画面太美~ 作为一个刚入坑的,甚至还没入坑的人,咱们还是老实研究下tensorf ...