2017-12-31 59 views
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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。

答えて

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私はあなたが3つの1 HOTSにあなたの三つのクラスにラベルを付けることができると思います。

正:(0、0、1)
ニュートラル:(0、1、0)
負:(1、0 、0)

+0

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

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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

+0

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

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