多标签与多分类的区别

多标签与多分类的区别

	多标签	多分类
样本类别个数	一个或多个	只有一个
输出	一个标签维度的向量，每一维度是类别的概率[0.1, 0.6, 0.1, 0.1, 0.8]	输出属于每个类别的概率[0.1, 0.6, 0.1, 0.1, 0.1]
标签	多标签的每一维度都是0或者1，类别可以共存，或者存在依赖关系[0,1,0,0,1]	标签只有一个类别, 类别互斥0,1,2,3,4,5, 如果属于第1类[0,1,0,0,0]
损失函数	BCEWithLogitsLoss(自带sigmoid)	CrossEntropyLoss(自带softmax)

参考：
CrossEntropyLoss() 和 nn.BCEWithLogitsLoss() 举例说明区别
多标签与多分类