为序数神经网络编码我的多类分类问题

问题描述

我想以特定方式对我的多类分类输出变量进行编码，以将序数考虑在内。我想在具有 sigmoid 目标的 NN 中使用它。

我对此有几个问题：

1. 我如何以这种方式编码我的课程？
2. 这不会将问题从多分类改为多标签分类吧？

附言这是我基于此的论文的 link。这是一个代表从普通 NN 到它们的适应的变化的图：

解决方法

1.我怎么能以这种方式编码我的类？ 取决于框架，可以找到一个 pytorch 示例 here，其中还包括用于从预测转换回标签的代码片段

这不会将问题从多分类改为多标签分类吧？ 不，你会有多个二进制输出，但它们随后被转换为单个标签，因此它仍然是多类分类。