多類分類與多標籤分類：
深度學習---多標籤分類問題：
深度學習，opencv3、mxnet等影象處理相關的demo：
深度學習模型處理多標籤（multi_label）分類任務：好，介紹了整個處理流程）
多標籤（multi-label）分類任務 和 多分類(multi-class)任務的區別：
這裡筆者強調一下多標籤分類任務的兩個特點：
多標籤分類演算法比較常用的有ml-knn、ml-dt、rank-svm、cml等。我就不多介紹這些基於傳統機器學習的方法，感興趣的同學可以自己去研究。這裡主要介紹如何採用深度學習模型做多標籤分類任務，首先我們必須明確一下多標籤分類模型的輸入和輸出。
模型輸入輸出
假設我們有乙個體檢疾病判斷任務：通過乙份體檢報告判斷乙個人是否患有以下五種病：有序排列——[高血壓，高血糖，肥胖，肺結核，冠心病]
輸入：乙份體檢報告
輸出：[1,0,1,0,0 ] ，其中1代表該位置的患病，0代表沒患病。所以這個label的含義：患者有高血壓和肥胖。
模型架構
接下來如何建立模型呢:
當然你可以對label的每乙個維度分別進行建模，訓練5個二分類器。
但是這樣不僅是的label之間的依賴關係被破壞，而且還耗時耗力。接下來我們還是來看看深度神經網路是如何應用於此問題的。其架構如下：
有點類似 structure learing ，最終模型的輸出就是乙個結構序列。
機器學習之matlab製作自己的資料集：
從指定檔案內讀的lbp特徵值並轉成libsvm所需資料格式，並寫入檔案中的**：
libsvm資料格式及其使用：
製作libsvm資料格式：
matlab環境使用libsvm-資料格式解析（二）：有個判別男女的例子，不知能否用上）
將.xlsx格式的資料轉換為libsvm格式：
把libsvm格式的多標籤資料製作成mat格式的資料：
多標籤學習：lift: multi-label learning with label-specific features （學習標籤特徵）
tensorflow 之基於inception v3的多標籤分類 retrain：
有**的：
1、基於keras的分類衣服及顏色的demo：
2、基於inception v3進行多標籤訓練（分類山河湖海的）：
原部落格（有將target.txt檔案中的數字轉成對應標籤的**）：
有轉化target.mat的matlab指令碼：
3、單多標籤的分類網路搭建與訓練（基於vgg16）
有**介紹：
4、cnn多標籤分類（基於tensorflow實現驗證碼識別ocr）（不適用）
5、基於sigmoid的文字多標籤分類模型**實現：
多標籤 類別不均衡分類問題
最近老是遇到多標籤分類問題?加之自己對loss的理解還是不夠到位 自己還是對loss理解不夠，乾脆記錄下來了，以後遇到乙個記錄乙個 nn.crossentropyloss ignore index ignored index 計算的是qa中star position的loss，同理end posit...
Caffe實現多標籤分類
任務 我這裡給出乙個具體的任務咯，要求在以下中，識別出汽車品牌和車輛外形。汽車品牌分為 benz bmw audi 車輛外形分為 sedan suv。這是乙個只有72張的小資料庫,包括了測試和訓練集 這裡寫描述 我們這裡採用的是上述文章中薛大牛的方法，兩個data層，乙個data只放，另乙個data...
caffe實現多標籤分類
std ifstream infile argv 2 std vector lines std string filename std string label count string argv 5 int label count std atoi label count string.c str...