如何获得多标签预测的正确准确性？

Question

我正在尝试获得一个进行多标签预测的张量流网络。将 softmax 与单热（单标签）预测一起使用可以正常工作。精确度得到了完美的计算，网络按照它应该的方式学习。

我的基本网络设置是：

X = tf.placeholder(features.dtype, (None, 300), name="input")
y = tf.placeholder(hots.dtype, (None,64), name="labels")    

with tf.name_scope("dnn"):
    hidden1 = fully_connected(X, 900, scope="hidden1")
    hidden2 = fully_connected(hidden1, 450, scope="hidden2")
    hidden3 = fully_connected(hidden2, 225, scope="hidden3")
    logits = fully_connected(hidden3, max, scope="outputs", activation_fn=None)

with tf.name_scope("loss"):
    xentropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits)
    loss = tf.reduce_mean(xentropy, name="loss")

learning_rate = 0.05

with tf.name_scope("train"):
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
    training_op = optimizer.minimize(loss)

with tf.name_scope("eval"):
    correct = tf.nn.in_top_k(logits, tf.argmax(y,1), 1)
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct, tf.float32))

因为目标是得到多标签预测，所以我改变了loss和accuracy：（基于）

with tf.name_scope("loss"):
    xentropy = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=tf.cast(y, tf.float32), logits=logits)
    loss = tf.reduce_mean(xentropy, name="loss")

with tf.name_scope("eval"): 
    correct_prediction = tf.equal(tf.round(tf.nn.sigmoid(logits)), tf.round(tf.cast(y, tf.float32)))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

然而，这导致每个时期的准确度为 Train accuracy: 0.984375 Test accuracy: 0.984375（使用单标签 one-hot 数据）。它不会改变，它永远是这个数字。

我测试了很多多标签的准确度计算，但找不到真正能给我正确结果的。我在这里错过了什么？

Answer 1

最后，经过无数次尝试修复此问题，结果证明一切正常，除了优化器。当使用 AdamOptimizer() 而不是 GradientDescentOptimizer(learning_rate) 时，网络开始快速学习，在 40 个时期内从 0.7 到 0.97 的准确度。

也许对学习率进行一些调整也可以使它起作用，但现在终于解决了！

如何获得多标签预测的正确准确性？

How to get correct acccuracy for multi label prediction?

python

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tensorflow