代码之家 › 专栏 › 技术社区 › I. A Ziang Yan

在张量流中处理多类多标签分类时,如何计算分类精度?

multiclass-classification multilabel-classification prediction tensorflow

-1

I. A Ziang Yan · 技术社区 · 7 年前

我正在使用来自的FER2013Plus数据集 https://github.com/Microsoft/FERPlus 其中包含fer2013new.csv文件。此文件包含数据集中每个图像的标签。标签上的示例可以是:

每个维度都是不同的情感。最后,在他们的论文中 https://arxiv.org/pdf/1608.01041.pdf ,他们将标签分布转换为概率=>新标签将成为

(0.5, 0, 0, 0.25, 0.125, 0, 0, 0.375)

现在我在训练的时候 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2

非常感谢您的帮助!!

1 回复 | 直到 7 年前

Jordan Patterson 7 年前

以下是论文节选:

“我们把大多数的情感看作是单一的情绪标签,我们衡量预测的准确性大多数人的情绪。”

他们使用的是离散分类任务。所以你只需要 tf.argmax() tf.argmax()

例如,如果您的标签是 (0.5, 0, 0, 0.25, 0.125, 0, 0, 0.375)

推荐文章

annadai · 在randomforest上计算训练集AUC的两种不同方法得到了不同的结果?

8 年前

Xavier · 将字符串数据转换为浮点数据,然后传递到支持向量机分类器

8 年前

elliottlee · 如何通过乘以常数(在R中)来最小化估计值和实际值之间的误差?

8 年前

shiva · AttributeError:“Model”对象没有属性“predict\u classes”

8 年前

user7337539 · 如何使用python、sklearn和未知X值预测多维时间序列

9 年前

tpayne · 滞后随机森林预测

9 年前

random_forest_fanatic · 使用lme4预测新级别

10 年前

riflehawk · PredictionIO数据导入

11 年前