創建張量，其中每個輸入可以有多個答案

我有一個問題，即輸入X可以有多個正確答案創建張量，其中每個輸入可以有多個答案

X1 -> Y1 
X1 -> Y2 
X1 -> Y3 
X2 -> Y2 
X2 -> Y4 
X3 -> Y1

這裏X1具有（Y1，Y2，Y3）作爲標記，X2具有（Y2 ，Y4）作爲標籤。

如果我們創建了一個MLP它預測

# tf Graph input                          
x = tf.placeholder("float", [None, n_input]) 
y = tf.placeholder("float", [None, n_classes]) 

# Construct model                         
pred = multilayer_perceptron(x, activation_fn, weights, biases, dbg) 

# Define loss and optimizer                       
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))

這裏，成本函數比較與Y向量的X向量的模型預測。

我在檢查是否該模型可以預測任何輸入的任何正確標籤。給定X1，如果模型預測（Y1或Y2或Y3），我很好。我怎樣才能爲此構建問題？

來源

2016-06-13 trialcritic

Calc的所有費用（Y對Y1和Y對Y2等等），然後取這些成本的最小值 – friesel

我認爲有多個標籤如X1 -> Y1, X1 -> Y2可能會傷害您的模型。如果任何正確的標籤是正確的，那麼只需使用一個標籤輸入功能：X1->Y1。

如果你沒有太多的標籤，你可以把它們組合爲好：

Z1: Y1, Y2, Y3 
Z2: Y2, Y4

然後，您可以輸入功能只有一個標籤：

X1-> Z1 
X2-> Z2

來源

2016-06-13 10:26:09

我知道多個標籤可能會傷害模型。我想嘗試一下。我可以用線性來做。儘管組合是可能的，但我的數據中組合太多了。請注意組合比他們中的任何一個都更嚴格。我希望X1的標籤是Y1或Y2或Y3。 Z1更嚴格 – trialcritic

@trialcritic聽起來不錯。你也可以嘗試所有的想法，看看哪一個是最好的。請讓我知道結果。 –

@Sung_Kim我盡我所能來做到這一點，不能。有什麼建議麼？如果我有一個飼料字典張量，我不能更新張量的每一行。 – trialcritic

創建張量，其中每個輸入可以有多個答案

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