机器学习，Transformer，多类分类，测试数据和训练数据的类数不一致答案

【问题标题】：Machine Learning, Transformer, Multi-class classification, number of classes is inconsistent in test data and training data机器学习，Transformer，多类分类，测试数据和训练数据的类数不一致
【发布时间】：2022-01-19 01:53:42
【问题描述】：

例如，假设我正在构建一个 Transformer 模型（来自 huggingface），训练数据中有 20 个类，但测试数据中只有 5 个类。要从 huggingface 配置 Transformer 模型，例如 BertConfig，我们需要提供一个参数：num_labels。我应该将 num_labels 设置为 20 还是 5，因为测试数据中只有 5 个类？

【问题讨论】：

标签： machine-learning huggingface-transformers bert-language-model

【解决方案1】：

20.因为您训练的网络有 20 个类。

【讨论】：