区分multitask（多任务）、multilabel（多标签）、multiclass（多类别）

最新推荐文章于 2024-08-18 12:39:23 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lyly1995/article/details/92843908
本文介绍了Multiclass、Multilabel和Multitask的区别。Multiclass是指多分类问题，如年龄预测；Multilabel是多标签分类，如新闻稿可以有多个相关标签；Multitask是同时学习多个相关任务，如猫狗分类中的大小和颜色判断，涉及参数共享和约束共享等学习方式。

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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}y

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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。
【深度学习基础】多任务学习（Multi-Task Learning）
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十二月的猫
09-26 1万+
多任务学习（Multi-task learning）是和单任务学习（single-task learning）相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，也就是系统的输出为实数的情况。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题，然后分别对每个子问题进行学习，最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型。多任务学习是一种联合学习，多个任务并行学习，结果相互影响。一次只学习一个任务（task），大部分的机器学习任务都属于单任务学习。
【深度学习】多标签/多分类/多任务
littlemichelle
01-26 8617
1、Multi-Class：多分类/多元分类（二分类、三分类、多分类等） 二分类：判断邮件属于哪个类别，垃圾或者非垃圾 二分类：判断新闻属于哪个类别，机器写的或者人写的 三分类：判断文本情感属于{正面，中立，负面}中的哪一类 多分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 2、Multi-Label：多标签分类 文本可能同时涉及任何宗教，政治，金融或教育，也可能不属于任何一种。 电影可以根据其摘要内容分为动作，喜剧和浪漫类型。有可能电影属于romcoms [浪漫与喜剧]等多种类型。 例子：
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 3409
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
09-23 447
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 ...
多标签学习-多任务学习
qq_42563807的博客
12-15 5064
参考搬运：https://blog.youkuaiyun.com/cdknight_happy/article/details/105427428 行人属性识别(Pedestrian Attribute Recognition, PAR)，目的是从输入图像中挖掘行人的属性信息。 行人属性识别挖掘得到的是行人的高层语义信息，这些信息和低层特征不同，对视角变换和成像条件的变化比较鲁棒。 计算机视觉领域的很多算法，如ReID和行人检测，都会集成行人的属性信息以提升算法的鲁棒性。 受视角、光线、分辨率等因素的影响，它仍然是一个
多任务学习multitask learning.pdf
06-25
多任务学习（Multi-task Learning，MTL）是一种在机器学习领域中被广泛研究的技术，它允许模型通过同时学习多个相关任务来提高性能。这种方法尤其在训练数据有限的情况下显示出优越性，因为通过任务间的共享知识，...
yolov8 多任务(目标检测+可行驶区域分割+车道线分割)
01-07
这对于需要实时处理的多任务特别有利。 （2）设计了一个轻量级、简单且通用的分割头。对于同一类型的任务头，我们有统一的损失函数，这意味着我们不需要针对特定​​任务进行定制设计。它仅由一系列卷积层构建。
图像识别中的多任务学习：提升模型泛化能力
最新发布
10-26
多任务学习（Multitask Learning，MTL）是深度学习领域的一项技术，其核心在于利用共享表示层来提升模型在多个相关任务上的性能。在图像识别领域，多任务学习尤其重要，因为它能通过同时进行图像分类、目标检测、...
caffe多任务、多标签
weixin_34124651的博客
02-28 235
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
多标签(multi-label)数据问题常用的分类器或者分类策略
07-03
目前有很多关于多标签的学习算法，依据解决问题的角度，这些算法可以分为两大类：一是基于问题转化（Problem Transformation）的方法，二是基于算法适应的方法和算法适应方法（Algorithm Adaptation）。基于问题转化的多标记分类是转化问题数据，使之适用现有算法；基于算法适应的方法是指针对某一特定的算法进行扩展，从而能够直接处理多标记数据，改进算法，适应数据。
XGboost做分类
09-27
自己写一个小例子，用xgboost实现做分类，希望大家不吝赐教，有什么需要改正问题及时和我联系，谢谢大家，，，，
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Exploer_TRY的博客
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多标签分类 0. 问题概述 对于标签分类问题，表示事物本身可以分为多个类别，但是对于每一个样本存在至少一个类别，例如分类猫、狗、植物、动物。一个样本是猫的同时，又属于动物。因此就不能再像以往的模型一样，输出用softmax激活函数激活，因为我们最终的输出标签可能同时有很多的类，例如鸟类有羽毛和啄。 1. 搭建模型 通常对多标签任务可以采取两种网络模型，一种是直接输出一个全连接层分支，最后一层输出的神经元数应与标签数量相同，使用Sigmoid函数激活，将数值映射在0~1之间。不像Softmax函数，最后一层输
multi-class, multi-label, multi-task classfication
阿门的博客
02-13 332
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 1 binary classification multi-class classification >1 multi-label classification ...
深度学习实战:手把手教你构建多任务、多标签模型
deephub
08-18 1682
我们将定义一个基本的 PyTorch 模型,处理两个任务:预测评分(回归)和用户是否喜欢这部电影(二元分类)。模型使用稀疏嵌入来表示用户和电影,并有共享层,这些共享层会输入到两个单独的输出层。通过在任务之间共享一些层,并为每个特定任务的输出设置单独的层,该模型利用了共享表示,同时仍然针对每个任务定制其预测。**输入 (x输入x预期是一个 2D 张量,其中每行包含一个用户 ID 和一个电影 ID。用户和电影嵌入: 从第一列提取用户 ID。: 从第二列提取电影 ID。user_embed和。
几种分类问题的区别：多类分类，多标签分类，多示例学习，多任务学习
dazhichang6061的博客
07-25 659
多类分类（Multiclass Classification） 一个样本属于且只属于多个类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的。 典型方法： One-vs-All or One-vs.-rest： 将多类问题分成N个二类分类问题，训练N个二类分类器，对第i个类来说，所有属于第i个类的样本为正（positive）样本，其他样本为负（negative）样本，每个二类分...
Deep learning多分类和多任务分类的区别及损失函数的选择
Fan9_的博客
07-17 8961
多分类模型和多任务模型（Multi-task Model）的区别在于： 多分类模型：样本集包含多个类别，但是一个样本只属于一类。 多任务模型：样本集包含多个类别，一个样本可以属于多个类别。 一、多分类模型 1、多分类模型使用交叉熵损失函数。 在计算时其实就是-log(pt)， 对一个样本来说，pt就是该样本真实的类别，模型预测样本属于该类别的概率。例如某样本的label是[0,1,...
xgboost lightgbm catboost 多分类 多标签
kyle1314608的博客
11-30 4069
xgboost 与 lightgbm 官方均支持多分类任务，但不直接支持多标签分类任务，实现多标签任务的方法之一是结合sklearn 提供的 multiclass 子类，如OneVsRestClassifier。 下面分别给出 多分类 与 多标签 任务的使用实例。 xgboost 多分类任务 from xgboost import XGBClassifier import numpy as np clf_multiclass = XGBClassifier() train_data = np.rando
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去远方
07-12 2370
多标签分类指同一个实例可以有多个标签,或者被分为多个类。和多分类的区别是，多分类中每个实例只有一个标签。 多标签分类的方法分为两种，一种是将问题转化为传统的分类问题，二是调整现有的算法来适应多标签的分类。 转化方法 （1）对每个实例确定或随机的分配一个标签，或只保留只有一个标签的训练样本，然后用传统的多分类方法去训练。但是这种方法会导致训练样本损失。 （2）将训练样本按每个标签构造一个训练...
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