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BilstmKeras多标签分类：为每个标记预测相同的值。
创始人
2024-12-15 22:31:46
0次

这个问题可能是由于在模型设置时使用了错误的参数而导致的。可以使用以下

  • 检查模型中 LSTM 层的参数。
  • 确保LSTM层的返回序列值为真，以捕捉每个标记的信息。
  • 确保输出层中的激活函数是sigmoid函数，以进行多标签分类。
  • 确保使用multi_label_loss作为损失函数。

以下是可能的代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Bidirectional

model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True), input_shape=(maxlen, word_embed_dim)))
model.add(Dense(num_tags, activation="sigmoid"))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在上面的示例中，使用了一个双向LSTM层，设置返回序列为True，并在输出层中使用了sigmoid激活函数。此外，损失函数也需要设置为multi_label_loss。

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