Keras多输出场景下，多分类class_weight等效设置咨询

嘿，这个问题其实很好理清，咱们先回到核心逻辑上：

• 首先你要明确：Keras里的class_weight参数，键对应的是类别的整数索引，不管是二分类还是多分类，和输出是不是one-hot编码完全没关系。one-hot只是模型输出的一种格式，背后对应的类别还是0、1、2这类整数标签。

• 你之前二分类时用{0: .1 , 1: .14}，这里的0和1就是两个类别的索引。现在你的多分类任务里，[1,0,0]对应类别0，[0,1,0]对应类别1，[0,0,1]对应类别2——所以等效的class_weight字典，只需要把第三个类别的权重加进去就行。

举个实际的例子，假设你对类别2的权重需求是根据它的样本不平衡程度来设置（比如和前两类的逻辑一致），那字典就可以写成：

class_weight = {0: 0.1, 1: 0.14, 2: 你的目标权重值}

额外提醒 #

如果不确定one-hot向量对应的类别索引，可以检查你生成标签的代码：比如如果是用keras.utils.to_categorical(y)转换的，那原标签y里的0就对应[1,0,0]，1对应[0,1,0]，以此类推，完全对应得上。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cibgks