python - 我想为 3-best 分类定义损失函数

Question

我正在设计一个分类模型。

我有一个问题，有很多类别具有相似的功能。我认为最好的选择是重新生成类别层次结构，但这些都是固定的。

所以，我专注于 3-best accuracy，而不是 1-best accuracy。

我想为 3-best 精度定义一个损失函数。

我不在乎位置 1 - 3 的答案在哪里。

有什么好的损失函数吗？我该如何定义呢？

标签： pythontensorflowkeras

Answer 1

您可以keras.metrics.top_k_categorical_accuracy用于计算精度。

但这是准确度指标。到目前为止，我认为 TensorFlow 或 Keras 中没有任何内置的 top_k 损失函数。
损失函数应该是可微的，以便与基于梯度的学习方法一起工作。虽然top_k不是可微函数。就像准确度指标一样。
因此，它可以用作准确度指标，但不能用作学习目标。所以你不会找到任何内置的方法来解决这个问题，但是还有其他研究论文旨在解决这个问题。您可能想看看Learning with Average Top-k Loss and Smooth Loss Functions for Deep Top-k Classification。