关于CNTKLib.ClassificationError预期取值范围的技术咨询

我来给你梳理下这个问题：CNTKLib.ClassificationError 的取值范围并不局限于 0-1，它的实际范围完全取决于你的任务类型以及这个函数的具体配置方式，这也是为什么你会看到大于1的数值。

为什么你的结果会超过1？ #

你提到是5个输出类别的模型，出现CE值大于1的情况，大概率是因为你在做多标签分类任务（每个样本可以同时属于多个类别），或者ClassificationError被配置为统计每个样本中错误预测的类别数量的平均值，而不是我们通常理解的“错误样本的比例”。

举个直观的例子：如果是5标签的多分类任务，每个样本最多可能有5个错误的标签预测，那么所有样本的平均错误数范围就是0到5；但如果是单标签多分类（每个样本只对应一个正确类别），那正常情况下ClassificationError应该是0-1之间的数值，代表错误样本占总样本的比例。

结合你给出的训练数据来看 #

你提供的训练统计里，部分模型的CE值明显大于1（比如Epoch34的Model1：CE=1.506554），这也进一步验证了上述推测——你的任务应该是多标签分类，或者ClassificationError的统计逻辑是“每个样本的错误标签数均值”，而非单标签场景下的错误样本占比。

如何让它回到0-1的比例范围？ #

如果你希望ClassificationError表示错误样本的比例（也就是类似百分比的0-1区间），需要满足两个条件：

• 你的任务是单标签多分类（每个样本仅对应一个正确类别）
• 确认ClassificationError的配置参数，比如使用默认的topN=1，此时它会统计“预测类别与真实类别不符的样本占总样本的比例”，取值自然就在0-1之间了。

附上你提供的训练统计数据（格式化后方便查看）：

Epoch: 34
Model 1: XE = 1.503379, CE = 1.506554
Model 2: XE = 0.5946844, CE = 0.5980067
Model 3: XE = 1.503184, CE = 0.5913621
Model 4: XE = 1.510509, CE = 1.503379
Model 5: XE = 1.510509, CE = 0.5980067
Model 6: XE = 1.509366, CE = 1.510509
Model 7: XE = 1.50258, CE = 0.5980067
Model 8: XE = 1.507859, CE = 0.5946844
Model 9: XE = 1.501298, CE = 0.5913621
Model 10: XE = 1.504597, CE = 0.5880399

Epoch: 35
Model 1: XE = 1.503288, CE = 0.5946844
Model 2: XE = 1.512177, CE = 0.5980067
Model 3: XE = 1.503083, CE = 0.5913621
Model 4: XE = 1.510375, CE = 0.6013289
Model 5: XE = 1.506484, CE = 0.5980067
Model 6: XE = 1.509244, CE = 0.5980067
Model 7: XE = 1.502508, CE = 0.5980067
Model 8: XE = 1.507748, CE = 0.5946844
Model 9: XE = 1.501324, CE = 0.5913621
Model 10: XE = 1.504497, CE = 0.5880399

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Peter