keras - 如何在 Keras 中使用 categorical_hinge？

Question

也许是一个非常愚蠢的问题，但我找不到如何在 Keras 中使用 categorical_hinge 的示例。我做分类，我的目标是shape(,1)值 [-1,0,1] 所以我有 3 个类别。使用函数式 API，我设置了我的输出层，如下所示:

output = Dense(1, name='output', activation='tanh', kernel_initializer='lecun_normal')(output1)

然后我申请:

model.compile(optimizer=adam, loss={'output': 'categorical_hinge'}, metrics=['accuracy'])

结果是模型正在收敛，但准确率趋向于 0。我做错了什么？

Answer 1

虽然 [-1, 0, 1]是 tanh 激活函数的有效目标范围，经验表明 Keras 模型在二进制输出中的分类效果不佳。考虑使用带有 softmax 分类器的三个 one-hot 向量。如果我解释this bug report正确地，分类铰链无论如何都可以与单热向量一起使用。

所以:将您的标签转换为 one-hots 并将您的输出更改为以下内容:

output = Dense(3, name='output', activation='softmax', kernel_initializer='lecun_normal')(output1)