pytorch多标签分类交叉熵loss


import torch
import numpy as np
def multilabel_categorical_crossentropy(y_true, y_pred):"""多标签分类的交叉熵说明：y_true和y_pred的shape一致，y_true的元素非0即1，1表示对应的类为目标类，0表示对应的类为非目标类。警告：请保证y_pred的值域是全体实数，换言之一般情况下y_pred不用加激活函数，尤其是不能加sigmoid或者softmax！预测阶段则输出y_pred大于0的类。如有疑问，请仔细阅读并理解本文。假如类别总数为10label ：[0,1,0,0,0,0,0,0,0,1]  代表条数据被标注为 2,10 属于 2类也属于10类输出也为10类别 输出维度也为10。类别从1位置开始0位置代表阈值s就是输出的维度第一个位置是阈值预测目标类的分数都大于s，非目标类的分数都小于s这

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