【代码学习】多标签分类 multilabel classfication | loss如何计算? | 衡量指标如何计算?

本文主要是介绍【代码学习】多标签分类 multilabel classfication | loss如何计算? | 衡量指标如何计算?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

    • loss计算 | BCELoss(), 最后+sigmoid映射为0-1区间值
    • 衡量指标计算 sklearn.metrics
    • 代码 MultiLabelClassifier /CelebA_Classification_PyTorch_Github.ipynb

loss计算 | BCELoss(), 最后+sigmoid映射为0-1区间值

gpt解释

import torch
import torch.nn as nn# 创建模型输出和目标标签
output = torch.tensor([0.7, 0.4, 0.2, 0.8])  # 模型的输出(概率值)
target = torch.tensor([1, 0, 0, 1])  # 实际的目标标签# 创建 Binary Cross-Entropy Loss 对象
criterion = nn.BCELoss()# 计算损失值
loss = criterion(torch.sigmoid(output), target.float())  # 注意需要使用 sigmoid 函数将概率值映射到 [0, 1] 区间,并将目标标签转换为浮点数
print("Binary Cross-Entropy Loss:", loss.item())

衡量指标计算 sklearn.metrics

在这里插入图片描述

代码 MultiLabelClassifier /CelebA_Classification_PyTorch_Github.ipynb

from: https://github.com/vatsalsaglani/MultiLabelClassifier/blob/master/CelebA_Classification_PyTorch_Github.ipynb

多标签label是这样的
在这里插入图片描述
最后是用sigmoid()激活函数,loss用 nn.BCELoss()
acc是这样计算的?

在这里插入图片描述

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