machine-learning - 多标签分类 Keras 指标

Question

哪种指标更适合 Keras 中的多标签分类:accuracy 或 categorical_accuracy？显然，最后一个激活函数是 sigmoid，在本例中损失函数是 binary_crossentropy。

Answer 1

我不会将准确性用于具有不平衡类的分类任务。特别是对于多标签任务，您的大部分标签可能都是 False。也就是说，与所有可能标签的基数相比，每个数据点只能具有一小组标签。因此，准确度并不是一个好的指标，如果您的模型预测全部为 False(sigmoid 激活输出 < 0.5)，那么您将测量到非常高的准确度。

我会分析每个时期的 AUC 或召回率/精度。或者，多标签任务可以被视为排名任务(如推荐系统)，您可以评估 precision@k 或 recall@k，其中 k 是最高预测标签。

如果您的 Keras 后端是 TensorFlow，请在此处查看支持的指标的完整列表:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/metrics 。