用于多标签分类的迁移学习(在预训练的初始网络模型上)为所有标签提供相似的概率

数据挖掘 深度学习 多标签分类 成立之初 迁移学习
2022-03-08 07:53:14

标签数量:1000,数据集大小:200000 张图像 1000 个标签的最终概率在 0.3 到 0.34 的范围内。我预计概率会有很大的变化。有人可以告诉我我做错了什么。我正在关注教程

1个回答

根据我的经验,少量类(<200)的示例代码运行良好。当移动到更多类时,不平衡数据会使网络收敛到相同的数字。你有不平衡的数据,因为现在每个输出本身都是一个二元分类器,softmax 不会发生这种情况。缓解该问题的方法是使用weighted_cross_entropy_with_logits并设置pos_weight为正数 > 1(10 个工作)。但是我仍然没有得到很好的结果。