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テンソルフローが負のラベルと未知のラベルを区別できるかどうか疑問です。部分ラベルのないTensorflowマルチラベル分類
たとえば、ニュース分類のシナリオでは、インスタンスが「スポーツ」と「エンターテイメント」に属し、「政治」に属していないことを確認しますが、ゲーム"。
私はワンホットエンコーディングでこれらのラベルを扱う場合は、「スポーツ」、「エンターテインメント」、「政治」と「ゲーム」の順で、それが好きなはずです。
# here I use -1 to represent negative, 0 for unknown
[1, 1, -1, 0]
をしかし、私はしたい場合は、 "tf. sigmoid_cross_entropy_with_logits"でインスタンスをトレーニングするには、negとposラベルに0または1の2種類の出力があります。
私が望むのは、「未知のラベル」がBPの損失に寄与しないことです、テンソルフローで可能であるか合理的ですか?
ありがとうございます。
0.5は、BPでの損失にまだ影響しますが、私は無視したいだけです。 – linpingta
参考に、中立として0.4から0.6のようなしきい値を設定できます。 – lerner
ありがとうございます。何を設定するかは関係ありませんが、それでもBPに影響を与えるので、損失につながります。 – linpingta