我有一个电子商务网站的多类分类问题，有近2000个类别。类别跨越时尚、电子、电器等，其中一些类别彼此密切相关。例如，考虑以下对： [电动搅拌机、食品加工机] [唇彩、口红]等 我正在为此训练一个多类一对多分类器。我的问题是，如何将此信息传递给分类器，以便在密切相关的对之间错误分类？
为此，您必须在编写自定义损失函数时指定它。这与尝试对类应用不同的权重的理念相同。
我发现这段代码可以适用于您的情况(使用 keras(： https://github.com/keras-team/keras/issues/2115
- 如果你根本不想惩罚这种混乱，就像将它们组合成一个类一样。
- 为什么要训练一对一分类器？在大多数情况下，最好使用多类分类器。 您可以将高级分类器(预测类别(
- 的结果与几个低级分类器链接在一起，以预测特定的子类别(