多标签分类，预训练模型的输出层是softmax可以改成sigmod吗？改的话怎么改?
2023-08-19 阅读 26
是的，多标签分类任务的预训练模型的输出层可以改成sigmoid函数。将softmax函数替换为sigmoid函数可以实现多标签分类的预测。
在模型的输出层，将原来的softmax函数替换为sigmoid函数，并对每个标签进行独立的二分类预测。具体操作如下：
1. 将原来的输出层的神经元个数修改为标签的个数，每个神经元对应一个标签。
2. 将原来的softmax激活函数替换为sigmoid激活函数。sigmoid函数的公式为：σ(x) = 1 / (1 + exp(-x))。
3. 对于每个样本，在模型的输出层进行独立的二分类预测。即，对于每个标签，使用sigmoid函数将输出的实数值映射到[0, 1]的概率值，表示该样本属于该标签的概率。
这样修改后的模型可以同时预测多个标签，每个标签的输出值独立地表示该样本属于该标签的概率。
更新于 2023年08月19日
