替代在火炬

Question

的Optim混淆矩陣的多標籤分類我具有產生多標籤輸出convnet。即：每張圖片可以標註0到10個標籤。輸出是大小爲10的張量，包含1（在該索引處指示標籤）和-1s（在該索引處沒有標籤）。目標格式相同。所以：

{1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1} 

指示標籤1-3和5-10。多標籤輸出不能用於割炬優化包的混淆矩陣。評估預測準確度有什麼好的選擇？

理想情況下，我想知道如何準確每個標籤被預測時，假陽性，真陽性等方面一個想法是使10點單獨的混淆矩陣和飼料每個數據用於一個索引。有沒有更好的解決方案？

任何輸入讚賞。

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更新：上述方法工作正常，但它有很多標籤時很麻煩。我只是想知道是否有更好的方法。

Answer 1

我製成單獨的混淆矩陣的每個標籤，分割輸出的預測，並把它們添加到適當的基質中。通過共同繪製訓練/驗證集的分類準確性，解釋起來非常容易。