我正在使用一些循环神经网络结构进行多标签分类。我的问题是关于损失函数：我的输出将是真/假（1/0）值的向量，以指示每个标签的类别。许多资源说汉明损失是适当的目标。然而，汉明损失在梯度计算中存在一个问题：H=平均（y_true异或y_pred），异或无法导出损失的梯度。那么还有其他损失函数用于训练多标签分类吗？我尝试过MSE和具有单个sigmoid输入的二进制交叉熵。
H=平均值（y_true*（1-y_pred）（1-y_true）*y_pred）
是海明损失的连续近似。
