One-Error多标签分类

基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类

项目名称：基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类创新点：结合时间序列预测（回归）与污染源分类（多标签分类），使用公开API获取实时数据。项目目标预测未来6小时的空气质量指数（AQI）。

云端.代码农夫CloudFarmer·2025-03-20 05:27

NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评

目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。

左岸Jason·2025-03-16 03:13

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。

Wis4e·2025-03-12 00:31

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签

肆——·2025-03-05 08:28

基于Python的情感分析与情绪识别技术-从基础到前沿应用

EmotionRecognition）是自然语言处理领域的重要分支，二者存在本质差异：情感分析侧重判断文本的极性（正面/负面/中性）情绪识别需识别具体情绪类别（喜悦、愤怒、悲伤等）传统情感分析多采用二值分类，而情绪识别属于多标签分类问题

一键难忘·2025-02-22 00:18

第二章：9.5 多个输出的分类

多标签分类问题多标签分类问题是一种特殊的分类问题，其中每个输入样本可以同时属于多个类别。这与单标签分类问题不同，在单标签分类问题中，每个输入样本只能属于一个类别。

望云山190·2025-02-14 05:33

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘

技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆)、无监督域适

高斯小哥·2025-02-11 07:14

Top-K准确率代码实现

文章目录Top-K准确率Top-K准确率的代码实现多标签分类准确率的代码实现Top-K准确率Top-K准确率就是用来计算预测结果中概率最大的前K个结果包含正确标签的占比。

友人Chi·2024-09-08 09:39

【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str

技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆

高斯小哥·2024-09-08 06:18

机器学习_14_多分类及多标签分类算法

文章目录1单标签二分类问题1.1单标签二分类算法原理1.2Logistic算法原理2单标签多分类问题2.1单标签多分类算法原理2.2Softmax算法原理2.3ovo2.4ovr2.5OvO和OvR的区别2.6ErrorCorrecting3多标签算法问题3.1ProblemTransformationMethods3.1.1BinaryRelevance3.1.2ClassifierChains

少云清·2024-02-04 07:23

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到

欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

【论文1】Unsupervised Person Re-identification via Multi-label Classification

2004.09228.pdf](https://arxiv.org/pdf/2004.09228.pdf【课题介绍】：北大DongkaiWang，ShiliangZhang的工作，录用于2020CVPR，首个利用多标签分类问题做无监督方面的行人再识别问题

小小音·2024-02-03 07:15

深度学习Lecture 3 激活函数的选择(ReLu)、Softmax和多标签分类问题

一、ReLu、Leniaractivationfunction、Sigmoid激活函数Sigmoid（一般用于处理二分类问题的输出层）：也就是说，当输出是一个概率，这个概率拿来判断的结果只有0和1的时候才使用它。Linearactivationfunction（一般用于隐藏层或输入层或输出层）：当y可能有正有负的时候就要用它ReLU：当y只有正的情况的时候用它。大多数时候我们用这三个就够了，但是现

qq030928·2024-02-02 12:16

多分类综述笔记

多标签分类问题概况及医学影像分类的思考最近在做眼底图像的多标签分类，读了一下武大的刘威威老师的综述TheEmergingTrendsofMulti-LabelLearning[1]，自己也看了一点医学影像分类和自然图像多标签分类的文章

一只白海豹·2024-01-21 23:48

多标签节点分类

Multi-LabelNodeClassificationonGraph-StructuredData,TMLR’23Code学习笔记图结构数据的多标签分类节点表示或嵌入方法通常会生成查找表，以便将相似的节点嵌入的更近

ca1m4n·2024-01-19 08:17

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇

立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

【NLP】多标签分类【上】

简介《【NLP】多标签分类》主要介绍利用三种机器学习方法和一种序列生成方法来解决多标签分类问题（包含实验与对应代码）。

Twilight Sparkle.·2024-01-11 11:28

jupyter快速实现单标签及多标签多分类的文本分类BERT模型

jupyter实现pytorch版BERT（单标签分类版）nlp-notebooks/TextclassificationwithBERTinPyTorch.ipynb通过改写上述代码，实现多标签分类参考解决方案

xiyou__·2024-01-08 17:15

python数据分析从入门到进阶

文章目录引言1.数据准备2.简单二元分类实现3.模型评估3.1准确率3.2混淆矩阵☘️3.3召回率和精确度3.4ROC曲线4.小结5.从二元分类到多分类6.误差分析7.多标签分类Python技术资源分享

只存在于虚拟的King·2024-01-04 21:40

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

主要是传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

区别和联系：在PyTorch中，不同类型任务的主要区别在于输出层的设计和损失函数的选择：二分类任务：（一个图片被分类为猫或者狗，被分类成2个分类中的一种）实现方式1：使用单个输出节点和Sigmoid激活，损失函数通常是BCELoss。实现方式2：使用两个输出节点和Softmax激活函数，通常使用CrossEntropyLoss。多分类任务：使用与类别数相等的输出节点和Softmax激活，损失函数是

马鹏森·2024-01-02 23:32

Transformer(seq2seq、self-attention)学习笔记

seq2seq可以解决包括机器翻译、语音识别、语法解析、多标签分类问题等。还

shuyeah·2023-12-30 16:47

多标签分类中常用指标和可视化例子

多标签分类中常用指标1.准确率（Accuracy）准确率计算的是正确预测的标签比例。对于多标签分类，这通常是一个较为严格的指标，因为要求每个实例的所有标签都预测正确。

进阶媛小吴·2023-12-24 05:01

【论文笔记】Unsupervised Person Re-identification by Soft Multilabel Learning

笔记目录（部分笔者省略）摘要1.简介2.相关工作无监督RE_ID无监督域自适应多标签分类零镜头学习3.深度软件多标签参考学习3.1问题表述和概述3.2软多标签引导的硬否定挖掘3.3跨视野一致性软多标签学习

Yo3ngLau·2023-12-23 02:21

机器学习 | 机器学习基础知识

二、数据集1、最常用的公开数据集2、结构化数据与非结构化数据三、任务地图1、分类任务Classification已知样本特征判断样本类别二分类、多分类、多标签分类二分类：垃圾邮件分类、图像识别等多分类问题

西皮呦·2023-12-15 00:39

2023微博AIGC算法工程师一面面试题

2.多标签分类的损失函数多标签分类任务，即一个样本可以有多个标签，比如一张图片中同时含有“猫”和“狗”，这张图片就同时拥有属于“猫”和“狗”的两种标签。

深度之眼·2023-12-14 21:38

【RNN】剖析RNN 之从RNN-(Simple|LSTM) 到序列生成再到 seq2seq框架（encoder-decoder，或称为seq2seq）

前言最近在搞一个多标签分类的项目，发现多标签分类问题中的多标签难点可以转化为序列生成问题（如下图，引自论文《EnsembleApplicationofConvolutionalandRecurrentNeuralNetworksforMulti-labelTextCategorization

Tobi_Obito·2023-11-27 19:47

文本分类方法有哪些

文本分类问题：给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯

Jarkata·2023-11-20 04:48

RAM（recognize anything）—— 论文详解

区别于图像领域常见的分类、检测、分割，他是标记任务——即多标签分类任务（一张图片命中一个类别），区分于分类（一张图片命中一个类别）。

TigerZ*·2023-11-17 00:31

Transformer-深度学习-台湾大学李宏毅-课程笔记

目录参考Seq2seqSequence-to-sequence（Seq2seq）适用任务语音识别机器翻译语音翻译语音合成聊天机器人自然语言处理硬解任务：文法分析硬解任务：多标签分类硬解任务：目标检测Sequence-to-sequence

成大事·2023-10-27 17:28

Multi-class, Multi-label 以及 Multi-task classification

Multilabelclassification是多标签分类，比如一个新闻稿A可以与{政治，体育，自然}有关，就可以打上这三个标签。而新闻

Williamongh·2023-10-27 09:06

TensorFlow图像多标签分类实例

接下来，我们将从零开始讲解一个基于TensorFlow的图像多标签分类实例，这里以图片验证码为例进行讲解。在我们访问某个网站的时候，经常会遇到图片验证码。

新知图书·2023-10-26 10:15

《机器学习实战》学习记录-ch3

训练二元分类器3.2.1随机梯度下降SGD3.3性能测量3.3.1使用交叉验证测量准确率3.3.2混淆矩阵3.3.3精度和召回率3.3.4精度/召回率权衡3.3.5ROC曲线多元分类器3.5误差分析3.6多标签分类

Cyan青·2023-10-24 20:09

机器学习（深度学习）Softmax和Sigmoid函数

无敌阿强·2023-10-24 17:34

sigmoid函数和softmax函数

三、多标签分类问题sigmoid一般不用来做多类分类，而是用来做二分类的，它是将一个标量数字转换到

纸上得来终觉浅～·2023-10-24 17:01

对于Transformer的Mask机制的再思考——Encoder部分

本质上是一个关于文本的多标签分类任务。在这个任务中，我尝试使用Transformer的Encoder结构作为基础来构建分类模型。

胡小白的数据科学之路·2023-10-21 00:38

多标签分类论文笔记 | Combining Metric Learning and Attention Heads...（MLD-TResNet-L-AAM/GAT+AAM）

个人论文精读笔记，主要是翻译+心得，欢迎旁观，如果有兴趣可以在评论区留言，我们一起探讨。Paper:https://arxiv.org/pdf/2209.06585v2.pdfCode:https://github.com/openvinotoolkit/deep-object-reid/tree/multilabel文章目录0.摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1模型架构3.2Transfor

Thomas_Cai·2023-10-20 02:56

多标签分类论文笔记 | CAUSALITY COMPENSATED ATTENTION FOR CONTEXTUAL BIASED VISUAL RECOGNITION

个人论文精读笔记，主要是翻译+心得，欢迎旁观，如果有兴趣可以在评论区留言，我们一起探讨。Paper:https://openreview.net/pdf?id=8XqDnrmZQNFCode:https://github.com/yu-gi-oh-leilei/IDA_2023ICLR文章目录摘要1介绍3.初步结论:语境偏见中的因果关系4.方法4.1类感知层4.2因果关系的干预4.3采样和重加权层

Thomas_Cai·2023-10-20 02:56

linux上在docker中使用anaconda创建虚拟环境

论文笔记参考：多标签分类论文笔记|CombiningMetricLearningandAttentionHeads…MLD-TResNet-L-AAM/GAT+AAM)1.安装anaco

Thomas_Cai·2023-10-20 02:23

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P16 Loss可能影响网络训练失败&softmax与sigmoid

softmax和sigmoid的区别和联系Softmax函数和Sigmoid函数的区别与联系-知乎(zhihu.com)Sigmoid=多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出（例如胸部X光检查、住院）

QwQllly·2023-10-16 14:36

机器学习——学习路线

一、PytorchPytorch安装Pytorch基础Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失

Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

ML-Decoder: Scalable and Versatile Classification Head

:ScalableandVersatileClassificationHead，2021可扩展和通用的分类头要点通过查询预测类标签的存在，与全局平均池化相比，能够更好地利用空间数据基于GAP的分类头在多标签分类中

nightluo·2023-10-13 13:46

多标签分类论文笔记 | ML-Decoder: Scalable and Versatile Classification Head

个人论文精读笔记，主要是翻译+心得，欢迎旁观，如果有兴趣可以在评论区留言，我们一起探讨。Paper:https://arxiv.org/pdf/2111.12933.pdfCode:https://github.com/Alibaba-MIIL/ML_Decoder文章目录0.摘要1.介绍2.方法2.1Baseline分类头2.2回顾-AttentionandTransformer-Decoder

Thomas_Cai·2023-10-13 13:33

【深度学习】分类问题探究（多标签分类转为多个二分类，等）

【深度学习】分类问题探究（多标签分类转为多个二分类，等）文章目录【深度学习】分类问题探究（多标签分类转为多个二分类，等）1.介绍2.一些解析2.1关于多标签分类to多个二分类2.2continue1.介绍在机器学习和深度学习中

笃℃·2023-09-30 09:18

多标签分类策略

首先多标签分类是什么？让我们来看看下面的图片。如果问你这幅图中有什么？有房子，有树，有山，有云。当然没有人，没有太阳，没用动物。那么这样图片就可以如下标签化。

一心一意弄算法·2023-09-30 09:38

Zotero同步论文、笔记

之前用Mendeley[1]看论文，看中几个功能：tags，多标签分类，类似微信分组，用来快速筛（已添加的）某一类文献；同步，包括pdf和笔记（高亮、便签、tags）同步可以改用坚果云[2]。

HackerTom·2023-09-28 12:49

目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

文章目录一、演示多分类效果二、PaddleClas介绍三、代码获取四、数据集获取五、环境搭建六、数据格式分析七、模型训练7.1其他训练指标八、模型预测九、模型评估十、PaddleClas相关博客一、演示多分类效果二、PaddleClas介绍PaddleClas主要构件：PP-ShiTu：图像识别（包含图像检测与图像搜索）PULC：超轻量图像分类PaddleClas是飞桨（PaddlePaddle）

ZZY_dl·2023-09-19 20:04

keras 或者tensorflow损失函数

binary_crossentropy（和引擎盖下的tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits）用于二进制多标签分类（标签是独立的）.categorical_crossentropy

weixin_42612033·2023-09-19 06:49

【机器学习】文本多分类

使用的是jupyternotebook,所以代码是一块一块，从上往下执行的知识点：正则删除除数字和字母外的所有字符、高频词云、混淆矩阵参考：使用python和sklearn的中文文本多分类实战开发_文本多标签分类用二分类器做

JaxHur·2023-09-17 09:23

图像识别的进步：从单标签到多标签分类

图像识别的进步：从单标签到多标签分类随着深度学习技术的不断发展，图像识别的能力也在持续提升。从传统的单标签分类到如今的多标签分类，图像识别技术已经取得了显著的进步。

matlabgoodboy·2023-09-12 11:49

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