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[問題] keras 如何設計多選擇題的Model?

看板DataScience作者 (sandbox)時間6年前 (2018/12/15 09:31), 6年前編輯推噓5(5推 0噓 10→)
留言15則, 7人參與, 6年前最新討論串1/1
小弟我使用Keras 假如Input Data都一樣 有10種不同的選擇 (Binary Output) 你們會用以下哪一種方式? A. 把10種選擇同時放到一個output layer, 在1個Model train B. 分成10個Model去個別train ================================================================ 我個人的看法是 A的做法可以得到全局的最佳解, 但是對於每一個獨立的選擇並不一定是最佳解 B的最法可以得到每一個獨立的最佳解 或者有人有更好的做法? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.228.40.74 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1544837461.A.1F1.html ※ 編輯: dominicx (36.228.40.74), 12/15/2018 09:33:02 ※ 編輯: dominicx (36.228.40.74), 12/15/2018 09:33:31
推
12/15 10:07, 6年前 , 1F
B的例子如果有多個model return 1 你要怎麼選
12/15 10:07, 1F
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12/15 10:13, 6年前 , 2F
多選擇題阿 可以選擇多個答案
12/15 10:13, 2F
推
12/15 12:27, 6年前 , 3F
都可以阿 就是算力 參數量跟fitting程度的tradeoff 不然
12/15 12:27, 3F
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12/15 12:27, 6年前 , 4F
也可以前面feature extraction共用後面classifier分開
12/15 12:27, 4F
推
12/15 15:19, 6年前 , 5F
這叫multi label
12/15 15:19, 5F
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12/15 17:02, 6年前 , 6F
這就是一個基本的multilabel的問題. 一個最簡單的例子,你
12/15 17:02, 6F
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12/15 17:02, 6年前 , 7F
聽過word2vec裡面的skip-gram方法嗎? 這就是一個例子.
12/15 17:02, 7F
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12/15 17:38, 6年前 , 8F
好 謝謝 我找找看
12/15 17:38, 8F
推
12/15 17:41, 6年前 , 9F
Keras tf multilabel vs XGB多模型二元分類 都試試
12/15 17:41, 9F
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12/15 17:46, 6年前 , 10F
我直覺上覺得如果label之間有關聯（可以用卡方試試），
12/15 17:46, 10F
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12/15 17:46, 6年前 , 11F
那直接做一個model就好，因為會共享參數，不過我沒找到p
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12/15 17:46, 6年前 , 12F
aper或實證說label之間的相關性對於多標籤或多模型的選
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12/15 17:46, 6年前 , 13F
擇是否有差異
12/15 17:46, 13F
推
12/15 20:08, 6年前 , 14F
樓上 SGM: Sequence Generation Model for Multi-labe
12/15 20:08, 14F
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12/15 20:08, 6年前 , 15F
l Classification
12/15 20:08, 15F
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