分类任务中的一个热向量输出

Question

我正在研究CNN模型，我使用了一种热向量类型的标签。类数为3：一千零零、0,1,0、0 0 0 1。

net(x)

我得到了这样一个输出：0.8439，0.1355，0.0757，这显然是第一类。问题:为什么这个向量中的值之和超过1？另外，我之前得到了这3的一个负值，这取决于它是什么，以及如何知道这些“输出”可能是什么。

Answer 1

在这里，只对类进行一个热编码是错误的，因为它将任务转换为多标号分类而不是常规的多类分类。在您的任务中，实例只能有一个类，因此类应该编码为int (例如，使用LabelEncoder)。

这就是为什么预测的概率不等于1的原因，因为在多标签分类中，类是相互独立的。例如，输出0.9,0.4,0.7意味着1类标签在90%的预测为真，10%为假，2类标签为40%，假为60%，3类标签为70%，假为30%。在这个场景中选择3个类的最大概率是没有意义的。

另见这个答案。