multi-label多标签准确率的计算方法
sigmoid得到结果之后与正确答案进行点乘操作然后再叠加就是最后的加权准确率比如正确标签是[0 1 1 0], 预测结果是[0.1 0.8 0.6 0.2], 那么加权后的结果是[0 0.8 0.6 0]，sum([0 0.8 0.6 0])>1，则为1，否则为0。因为只有每个标签都>0.5才算是正确。但是如果有一个类是单标签，那就会出现问题了。...
·
sigmoid得到结果之后与正确答案进行点乘操作然后再叠加就是最后的加权准确率
比如正确标签是[0 1 1 0], 预测结果是[0.1 0.8 0.6 0.2], 那么加权后的结果是[0 0.8 0.6 0]，sum([0 0.8 0.6 0])>1，则为1，否则为0。
因为只有每个标签都>0.5才算是正确。
但是如果有一个类是单标签，或者3标签，那就会出现问题了。
DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
更多推荐
1
0- 0
已为社区贡献1条内容
所有评论(0)