multi-class, multi-label, multi-task classfication

最新推荐文章于 2024-07-22 17:21:12 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-22 17:21:12 发布 · 361 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了多类别、多标签和多任务分类的区别，并通过实例进行了深入解析。

1. multi-class, multi-label, multi-task classfication区别

 每个标签有几个可能取值 
几个标签2>2
1binary classificationmulti-class classification
>1multi-label classificationmulti-task classification

 

 

 

 

 

2. 例子

binary classification: 是不是食物是食物: (1)
multi-class classification: 是食物？日用品？书本？是书本: (2) 或 (one hot: 0, 0, 1)
multi-label classification: 是食物？塑料包装？甜的？是无包装的甜食: (1, 0, 1)
multi-task classification: 是食物？塑料包装？出厂日期？是有包装的3月出厂的甜食: (1, 1, 2)


 

多类别(Multiclass)与多标签(Multilabel)分类
AI天才研究院
06-17 1万+
这种做法会面临着严重的类别不均衡问题，需要使用一些平衡策略，比如手动调整正负样本的权重等。分类旨在使得目标类得分大于每个非目标类的得分，可以将其扩展到多标签分类任务中，即使得。是指把多类别分类问题拆分成若干二分类问题，在每一次分类中使用其中。，然后选取最大分数对应的类别作为目标类别，该过程可以被光滑化为。在处理常规的多分类问题时，通过神经网络输出每个类的分数。则多标签分类的总损失为。分别是样本的正负类别集合，则希望任意目标类的分数。，该函数的目标是使得目标类的得分。个二分类问题，对每个类别使用。
D.2 基于ERNIR3.0文本分类以中医疗搜索检索词意图分类(KUAKE-QIC)为例【多分类(单标签)】
丨汀、的博客
07-27 1180
文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务，文本分类任务简单来说就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。文本分类任务广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、商品信息分类、商品类目预测、文章分类、论文类别分类、专利分类、案件描述分类、罪名分类、意图分类、论文专利分类、邮件自动标签、评论正负识别、药物反应分类、对话分类、税种识别、来电信息自动分类、投诉分类、广告检测、敏感违法内容检测、内容安全检测、舆情分析、话题标记等各类日常或专业领域中。,，MapDataset。.
Multi-Task Learning & Multiclass classification
Bazingaea的博客
12-12 899
最开始接触的机器学习问题就是 “ Is this a cat or not ” ，这是极具有代表性的一个二分类问题（Binary or binomial classification），二分类体现在数据的标签上就是0/1，一张图片作为输入X，对于监督学习而言，他的标签Y就是一个数字0/1，后面讲到的例子若不特殊说明都是监督学习。 多分类问题(Multiclass classification)就是...
multi-class(多分类)，multi-label(多标签)问题的区别
u014765410的博客
09-29 2698
转自：multi-class(多分类)，multi-label(多标签)问题的区别
区分multitask（多任务）、multilabel（多标签）、multiclass（多类别）
lyly1995的博客
06-19 3878
特征是描述属性 标签用于分类，比如用（xi{x_i}xi​,yi{y_i}yi​）表示第i个样本，yi{y_i}yi​就是标记/标签 在属性/特征中， 属性值包含于——>属性空间，样本空间，输入空间 一个示例、样本称为特征向量，举例： D={x1{x_1}x1​，x2{x_2}x2​，x3{x_3}x3​，…，xm{x_m}xm​}表示m个示例 每个示例由d个属性描述： xi{x_i}xi​...
多标签分类、多任务分类、多输出回归概念
风翼冰舟的博客
09-07 2万+
前言虽然不是搞分类的，但是还是看看多标签和多分类的区别。当然是选择原谅他啊…….找正规文档看哇. 分别来自scikit-learn.org和 维基 喂鸡百科国际惯例，贴上来源:Multiclass and multilabel algorithmsMulti-label classificationMulticlass classificationscikit-learn介绍多类分类(Multicl
ViT论文逐段精读【论文精读】-跟李沐学AI
qq_42014059的博客
04-05 4816
视频链接：ViT论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili ViT：过去一年，CV 最有影响力的工作 推翻了 2012 Alexnet 提出的 CNN 在 CV 的统治地位 有足够多的预训练数据，NLP 的 Transformer 搬运到 CV，效果很好 打破 CV 和 NLP 的壁垒，给 CV、多模态 挖坑 ViT效果有多好？ CV 任务刷榜 paperwithcode网站 霸榜 ImageNet （基于 ViT）和 COCO ,目标检测（Swin Transform...
HSIC-based Moving Weight Averaging for Few-Shot Open-Set Object Detection 初读笔记 （obsidian+md+claude）
m0_55898550的博客
07-22 1742
开集检测文章HSIC-based Moving Weight Averaging for Few-Shot Open-Set Object Detection阅读
李宏毅机器学习（2017full）-Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning
星琳之梦的博客
08-02 512
Introduction of Machine Learning 机器学习： 写程序让机器有学习的能力 机器学习的步骤： Model-定出function set 让mechine 可以衡量model中的function好不好，和自己的数据集和label是否相符 让机器可以自动挑出最好的方法f∗f∗f^*。 regression - 输出是数值。 classificati...
【Paper Reading】
bryant_meng
08-09 4349
欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。《International Comference on Computer Vision》，正如很多和他一样的名字的会议一行，这样最朴实的名字的会议，通常也是这方面最nb的会议。那么一年过去了，合格的论文评审人员的增幅是否赶得上论文的增幅呢？
几篇CVPR关于multi-task的整理
11-02
几篇CVPR关于multi-task的论文笔记整理，包括 一、 多任务课程学习Curriculum Learning of Multiple Tasks 1 --------------^CVPR2015/CVPR2016v--------------- 5 二、 词典对分类器驱动卷积神经网络进行对象检测Dictionary Pair Classifier Driven Convolutional Neural Networks for Object Detection 5 三、 用于同时检测和分割的多尺度贴片聚合（MPA）* Multi-scale Patch Aggregation (MPA) for Simultaneous Detection and Segmentation ∗ 7 四、 通过多任务网络级联实现感知语义分割Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades 10 五、 十字绣网络多任务学习Cross-stitch Networks for Multi-task Learning 15 --------------^CVPR2016/CVPR2017v--------------- 23 六、 多任务相关粒子滤波器用于鲁棒物体跟踪Multi-Task Correlation Particle Filter for Robust Object Tracking 23 七、 多任务网络中的全自适应特征共享与人物属性分类中的应用Fully-Adaptive Feature Sharing in Multi-Task Networks With Applications in Person Attribute Classification 28 八、 超越triplet loss：一个深层次的四重网络，用于人员重新识别Beyond triplet loss: a deep quadruplet network for person re-identification 33 九、 弱监督级联卷积网络Weakly Supervised Cascaded Convolutional Networks 38 十、 从单一图像深度联合雨水检测和去除Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image 43 十一、 什么可以帮助行人检测？What Can Help Pedestrian Detection? （将额外的特征聚合到基于CNN的行人检测框架） 46 十二、 人员搜索的联合检测和识别特征学习Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search 50 十三、 UberNet：使用多种数据集和有限内存训练用于低，中，高级视觉的通用卷积神经网络UberNet: Training a Universal Convolutional Neural Network for Low-, Mid-, and High-Level Vision using Diverse Datasets and Limited Memory 62 一共13篇，希望能够帮助到大家
multi class、multi label 以及 multi task classification区别
m0_38024592的博客
08-08 664
文章目录Multiclass classificationMultilabel classificationMultioutput-multiclass classificationlabel 和 values取不同值时对应的类别如下reference Multiclass classification Multiclass classification means a classification task with more than two classes; e.g., classify a set
多分类学习、多标签学习、多任务学习的区别
刘文凯的博客
10-13 3546
Multi-class、 Multi-label 、 Multi-task 三者之间的区别与相同之处 1、直观解释 多分类学习（Multi-class） 一个分类器，但分的类别是包含多个的。例如：分类器判断苹果的颜色是“红色、黄色、青色、白色”，这是一个4分类的任务，也就是一个多分类任务。 多标签学习（Multi-label ） 例如判断一个苹果A可以有如下的标签(形状（圆、不圆）、颜色(红色、非红色)、硬度(硬、不硬))，注意以上标签只有两个选择，这种叫多标签学习。其实多标签学习是多任务学习的一种
MultiClass VS MultiLabels
高锦的博客
09-23 469
1.多类别分类和多标签分类的区别 有多个类别，但每个实例只分配一个，因此这些问题被称为多类分类（MultiClass）问题 例如电影限制级别，一部电影只会被划分成一种限制级别 有多个类别，但每个实例可以分配到多个不同类别（1或不定数量），因此这些问题被称为多标签分类（MultiLabels）问题 例如电影的主题，一部电影可以被同时划分为喜剧片和动作片 ...
多标签分类_分类问题多标签（multilabel）、多类别（multiclass）
weixin_31359991的博客
01-10 8101
大致上，解决multilabel的方法有两种大致上，解决multilabel的方法有两种1)转化问题。把问题转化为一个或多个单目标分类问题，或是回归问题。2)算法适应。修改学习算法使得能直接处理multilabel的数据。结论是PT3效果很好，PT4较好也应用比较广泛，PT6由于数据不平衡(如果标签密度太小会导致大量的-1)。另外，以下几个问题是需要关注和进一步研究的Dimensiona...
AI 多类分类(multi-class) and 多标签分类(mulit-label) and 多输出-多分类-多标签classification
热门推荐
图特摩斯科技-博客
07-17 2万+
一些知识点： sigmoid和softmax是神经网络输出层使用的激活函数，分别用于两类判别和多类判别。 binary cross-entropy和categorical cross-entropy是相对应的损失函数。 对应的激活函数和损失函数相匹配，可以使得error propagation的时候，每个输出神经元的“误差”（损失函数对输入的导数）恰等于其输出与ground truth之差。...
multi task训练torch_GitHub - xrick/Pytorch-Multi-Task-Multi-class-Classification: 旨在搭建一个分类问题在Pytorch框架...
weixin_35159405的博客
01-13 378
1. Pytorch-Multi-Task-Multi-class-ClassificationMTMC-Pytorch:MTMC-Pytorch = Multi-Task Multi-Class Classification Project using Pytorch.目的：旨在搭建一个分类问题在Pytorch框架下的通解，批量解决单任务多分类问题、多任务多分类问题。使用：需要做的准备工作是将样...
Multi-class Multi-label Multi-task区别
Leoch007的博客
06-12 2225
通过git上传项目到Github（快速版） 作者版权：林子 Leoch007 欢迎转载，注明出处 Multi-class classification 多值分类。比如年龄预测中把人分为小孩、青年人、中年人、老年人这四个类别，对应{0,1,2,3}。Multiclass classification 与 binary classification相对应，性别预测只有男、女两个值{...
python机器学习库sklearn——多类、多标签、多输出
叶枫的博客
11-19 3545
原文地址 python机器学习库sklearn——多类、多标签、多输出 Multiclass classification 多类分类： 意味着一个分类任务需要对多于两个类的数据进行分类。比如，对一系列的橘子，苹果或者梨的图片进行分类。多类分类假设每一个样本有且仅有一个标签：一个水果可以被归类为苹果，也可以 是梨，但不能同时被归类为两类。 Multilabel classification 多标签分类： 给每一个样本分配一系列标签。这可以被认为是预测不相互排斥的数据点的属性，例如与文档类型相关的主题。一个文本
C-Support-Vector-Classfication(SVC)
最新发布
07-07
<think>我们正在讨论C-Support Vector Classification (SVC)的实现和使用。C-SVC是支持向量机(SVM)的一种形式，用于分类任务。在SVC中，参数C控制对误分类样本的惩罚程度，C值越大，对误分类的惩罚越重，模型倾向于更复杂的决策边界；C值越小，则允许更多的误分类，决策边界更平滑。 参考引用： [^1]提到了NuSVC/NuSVR等参数，但这里我们关注的是C-SVC。 [^2]介绍了ROC曲线和AUC，这些评价指标可以用于评估SVC模型的性能。 [^3]展示了梯度提升分类器的使用示例，虽然与SVC不同，但我们可以参考其代码结构来展示SVC的使用。 [^4]强调了掌握核心概念的重要性，包括分类算法。 因此，我们将围绕C-SVC的实现、调参和应用进行回答。 实现上，我们可以使用scikit-learn库中的SVC类。下面是一个简单的实现示例。 注意：用户要求使用中文回答，数学公式按照指定格式，并生成相关问题。</think>### C支持向量分类（C-Support Vector Classification, SVC）实现与应用 C-SVC是基于支持向量机（SVM）的经典分类算法，通过寻找最优超平面实现数据分类。其核心目标函数为： $$\min_{w,b,\xi} \frac{1}{2}\|w\|^2 + C\sum_{i=1}^{n}\xi_i$$ $$s.t.\quad y_i(w^T\phi(x_i) + b) \geq 1 - \xi_i,\quad \xi_i \geq 0$$ 其中$C$是惩罚参数，控制分类错误与间隔大小的权衡[^1]。 #### 关键实现步骤（Python/sklearn） ```python from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score # 数据准备 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 创建SVC模型（使用RBF核） model = SVC( C=1.0, # 惩罚系数 kernel='rbf', # 核函数类型 gamma='scale', # 核函数系数 probability=True, # 启用概率估计 random_state=42 ) # 训练与预测 model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) y_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 正类概率 # 评估（ROC AUC） roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_proba) # 参考ROC曲线评估[^2] ``` #### 核心参数调优 1. **惩罚系数$C$**： - $C \uparrow$ → 分类更严格（可能过拟合） - $C \downarrow$ → 允许更多误分类（可能欠拟合） - 建议范围：$10^{-3} \text{ 至 } 10^3$（对数搜索） 2. **核函数选择**： - 线性核：`kernel='linear'`（高维特征时高效） - 高斯核：`kernel='rbf'`（处理非线性边界） - 多项式核：`kernel='poly'`（需调`degree`参数） 3. **$\gamma$参数（RBF核）**： - $\gamma \uparrow$ → 决策边界更复杂 - 自动设置：`gamma='scale'`（默认1/(n_features * X.var())） #### 典型应用场景 - **小样本高维数据**：文本分类、基因序列分析 - **非平衡数据集**：欺诈检测（需调整`class_weight`） - **需要概率输出**：医疗诊断（通过`probability=True`启用） - **鲁棒分类需求**：噪声数据环境（大$C$值增强鲁棒性） > 注意：对于大规模数据集，建议使用`LinearSVC`或增量学习实现以提高效率[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值