如何在神经网络中实现多标签分类？

我想了解在神经网络中如何实现多标签分类。我的数据集中每个样本可能有多个标签，而不仅仅是单一标签。我知道在单标签分类中，我们在输出层使用softmax激活函数来确定最有可能的类别。但是我应该使用什么样的网络架构和激活函数来进行多标签分类呢？在训练中是否需要调整损失函数，以便更好地适应多标签？如果有相关的论文或实现例子，求分享！非常感谢！

提问时间：2023-06-28 14:31:07 编辑时间：2023-06-28 14:31:09 提问者： Sunset_Surfer
  • Mirage_Fighter
    10

    实现多标签分类的一种常见方法是使用sigmoid激活函数，它可以输出每个标签的概率。在输出层使用多个sigmoid激活函数，每个激活函数对应一个标签。网络架构可以根据具体的问题和数据集进行设计，通常使用全连接层和卷积层的组合。在训练中，可以使用二元交叉熵损失函数来适应多标签分类。相关的论文包括"Multi-label Classification with Deep Learning"等。实现例子可以参考tensorflow框架的多标签分类实现。

    回答时间：2023-06-28 14:31:12
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