为什么多标签分类（不是多类分类）损失函数可以使用Binary Cross Entropy？ 第1页
1
civ-26 网友的相关建议:
这是因为一个包含N个类别的多标签分类可以转换为N个二分类任务：对每个标签分别做一次二分类（yes or no）。所以BCE自然可以作为每个二分类任务的loss function。
1
相关话题
为何以范剑青老师的 Sure Independence Screening 为代表的筛选法没有流行呢？什么是人工智能？人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系吗？
如何看待MXNet在CVPR2017上公布的gluon接口？
视觉Transformer如何优雅地避开位置编码？
对自己深度学习方向的论文有idea，可是工程实践能力跟不上，实验搞不定怎么办？
AMD的CPU是否适合搭建深度学习主机？
如何评价微软提出的无监督视觉模型BEiT：ImageNet达到88.6，ADE20K达到57.0？
如何评价清华大学发布的自研深度学习框架-计图(Jittor)？
如何看待指出 神经网络的训练罪魁祸首是退化一文？
TensorFlow 中 padding 的 SAME 和 VALID 两种方式有何异同？
下一个讨论
c4.5为什么使用信息增益比来选择特征？
相关的话题
为什么deep lab v3起，输出不再接 DenseCRF了？2017年1月18日Facebook发行的PyTorch相比TensorFlow、MXNet有何优势？
迁移学习与fine-tuning有什么区别？
2019 秋招的 AI 岗位竞争激烈吗？
CVPR 2018 有什么值得关注的亮点？
Domain Adaptation学术上有哪些方向，还有哪些可做的地方？
为什么我用相同的模型，数据，超参，随机种子，在两台服务器会得到不同的结果？
为什么现在很多人不看好商汤科技？
因果推断会是下一个AI热潮吗？
如何评价 DeepMind 发表在 Nature 的论文公开无需人类棋谱的 AlphaGo Zero？
如何看待Yoav Goldberg 怒怼来自MILA的GAN for NLG的paper?
如何评价ST-GCN动作识别算法？
如何用一句话证明自然语言处理很难？
如何评价 PyTorch 团队推出的推荐系统库 TorchRec？
是不是并不是所有问题都适合用神经网络预测？
为什么Transformer要用LayerNorm？
马上计算机研一，想问一下机器学习、深度学习…大家都是怎么入门的？
batchsize=1时可以用BN吗?
验证集loss上升，准确率却上升该如何理解？
人是如何做黑盒优化的？
python这个按分类转换列表如何写？
如何看待谷歌研究人员提出的卷积正则化方法「DropBlock」？
从应用的角度来看，深度学习怎样快速入门？
科研时，想到一个idea，其实现的结果一定要比前人的评估指标高才能发表吗？
如何评价 On Unifying Deep Generative Models 这篇 paper?
卷积神经网络如果将池化层去除，与神经网络的区别还大么？
如何看待鄂维南院士等发起的机器学习联合研讨计划（c2sml.cn）？
如何评价Google最新提出的gMLP：MLP模型在CV和NLP任务上均取得较好的效果？
nlp有哪些值得完整实现一遍的算法?
2018年了，MXNet 发展的如何了？