【发布时间】：2018-06-11 00:19:24
【问题描述】：
我想知道 tensorflow 是否可以区分负标签和未知标签。
例如，在新闻分类场景中，我确定实例属于“体育”和“娱乐”，也确定它不属于“政治”，但不确定它是否属于“游戏” ”。
如果我用 one-hot 编码处理这些标签，按照“运动”、“娱乐”、“政治”和“游戏”的顺序，它应该是：
# here I use -1 to represent negative, 0 for unknown
[1, 1, -1, 0]
但是，如果我想用"tf. sigmoid_cross_entropy_with_logits" 训练实例，它有两种类型的输出：0 或 1 用于 neg 和 pos 标签。
我想要的是“未知标签”不会导致 BP 的损失，这在 tensorflow 中是否可能或合理？
非常感谢。
【问题讨论】：
标签： python tensorflow machine-learning