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不均衡なデータセットがあり、私のタスクはマルチラベル分類です

これは損失を最小限に抑えるための私のコードです:

logits = inference(input)
xent = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(
        logits=logits, labels=labels, name='xent')
loss = tf.reduce_mean(xent, name='loss_op')

今.私は自分の分類に使用したいのですがweighted-loss、正確にはどうすればよいですか? このリンクを使用して、に置き換えることsoftmaxはできますsigmoidか?

点

私はこのリンクを読みましたが、私のケースはバイナリ分類ではなく、tensorflow_orgではバイナリ分類でもあると思います。

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を使用できますtf.losses.compute_weighted_loss。この関数がどのように機能するかを正確に確認するためにコードを読むことをお勧めしますが、大まかに次のことができるはずです。

logits = inference(input)
xent = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(
    logits=logits, labels=labels, name='xent')
weighted_loss = tf.losses.compute_weighted_loss(xent, YOUR_WEIGHTS, name='weighted_loss_op')
于 2018-03-17T18:31:01.620 に答える