Keras Loss：允许多个 y_true 值是正确的

Question

我正在使用 LSTM 层和全连接层进行分类序列预测。我将当前输入与 "correct" 输出相匹配，这是稍后出现的序列中的一个元素。

我想更灵活地考虑什么 "correct." 我想考虑 y_true 周围的一些序列值也被认为是正确的。 例如给定序列 [a,b,c,d,e,f,g,h,i,...] 如果我想提前预测 5 个元素，那么对于输入时间步 0，我传入 'a' 并希望预测 'f'、'g' 或 'h'。我希望所有这三个元素都被认为是正确的。

有没有办法在 Keras（或 Tensorflow，如果需要的话）中完成这个？

Answer 1

多标签分类doh.. 使用二元交叉熵作为损失，并有一个适当的 y_label 向量，其中包含正确的标签，否则应该为 0。