优化器和损失函数的关系，优化器和损失函数的关系有哪些

多标签分类要用什么损失函数

在多标签分类任务中，通常使用sigmoid激活函数激活分类层的输出，然后通过交叉熵损失函数计算损失。具体操作如下：将输出矩阵与绿色标签结合，使用sigmoid激活，进而计算交叉熵损失。这种直观的方法适用于单一输出的分类。

然而，我们也可以拓宽思路，将标签与预测结果视为两个图像，利用图像分割问题进行优化。在这一框架下，可以采用dice损失和lovase损失函数进行优化。代码实现中，输出结果一致，因此在训练阶段，使用BCEWithLogitsLoss()和MultiLabelSoftMarginLoss()均可。

针对标签间存在的依赖性，采用序列模型解决。CNN_RNN模型通过在CNN中获取图像特征后，将其与标签嵌入拼接，然后进行预测。这一过程根据上一个输出单元的隐藏状态、图像特征和标签嵌入继续预测，一定程度上解决了标签间的依赖关系。

另一种解决依赖性的方式是引入图网络模型（ML_GCN）。通过在普通CNN网络中加入GCN分支，形成一个端到端的网络。GCN利用标签之间的拓扑结构，为不同标签学习不同的分类器（embedding-to-classifiers），将CNN输出的特征与这些分类器相乘。最后使用普通的BCE损失函数计算损失。这一方法在CVPR2019上展示了优越的性能。

以上三种方法在多标签分类任务中提供了不同的解决思路，从简单的交叉熵损失到更复杂的序列模型和图网络模型，旨在优化标签间的依赖关系，提高模型性能。