中间标签的多标签问题

Question

我正在尝试为以下问题创建模型

id   input (diagnoses)    elapsed_days    output (medication)
 1     [2,3,4]                 0             [3,4]
 1     [4,5,6]                 7             [1]
 1     [2,3]                  56             [6,3]
 2     [6,5,9,10]              0             [5,3,1]

随着时间的推移，不同代码的标签不是一个标签，而是每个时间段都有标签。 我认为我的拱门将是 [输入] -> [嵌入诊断] -> [将标准化经过的天数附加到嵌入] -> [LSTM] -> [FFNs] -> [标签随时间变化]

如果每个 id 有一个标签，我很熟悉如何设置它。鉴于每一行都有标签（即每个 id 有多个标签），我是否应该通过 FFN 传递 LSTM 的隐藏层然后分配标签？如果有人可以为此类问题指出参考/博客/github/anything 或在此处提出替代方法，我将不胜感激。

Answer 1

假设[6,3] 等于[3, 6]。

您可以将 Sigmoid 激活与二进制交叉熵损失函数（nn.BCELoss 类）一起使用，而不是 Softmax 交叉熵（nn.CrossEntropyLoss 类）。

但是输出基本事实而不是使用 nn.CrossEntropyLoss 时的整数。您需要使它们成为一种热编码。例如，如果所需的输出是 [6, 3] 并且输出有 10 个节点。 y_true 必须是 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]。

根据您实现数据生成器的方式，这是一种方法。

output = [3, 6]
out_tensor = torch.zeros(10)
out_tensor[output] = 1

但如果[6,3] 不等于[3, 6]。那么需要更多关于这方面的信息。