Bert二分类结果分析

Question

大家好，这是我基于pytorch的BERT二分类结果，两个类别分别是norisk(0)和risk(1），在标注的训练数据中，norisk句子的数量比risk句子的数量约为1：4。我使用了FocalLoss，设定的alpha值为0.95，用来改善数据不平衡的情况。
为什么risk类别的预测f1-score仍然为0？是由于什么原因呀？（已经跑了不下7次了，一直都是0，不知道怎么改变）

谢谢解答的朋友！

Answer 1

该回答引用自ChatGPT

有几个可能的原因可以导致risk类别的预测f1-score始终为0：

数据不平衡问题：尽管您使用了Focal Loss来改善数据不平衡问题，但如果risk类别的训练数据量非常少，模型可能仍然无法很好地学习该类别的特征。建议增加risk类别的训练数据量或采用数据增强技术，例如随机替换、删除、插入词汇等。

超参数调节问题：除了alpha值，还有其他超参数需要进行调节，例如学习率、批次大小、隐藏层大小等。建议对这些超参数进行调整并观察结果。

模型结构问题：BERT模型结构非常复杂，需要仔细调整和优化。您可以尝试使用其他的预训练模型，例如RoBERTa、ALBERT等，或者自行调整BERT模型的架构，例如修改隐藏层数、隐藏层大小等。

标签错误问题：最后，也可能是标签错误导致risk类别的预测f1-score为0。建议再次检查标注数据，确保标签正确。