多标签文本分类模型训练后在验证集上F1值为0

Question

在经典数据集AAPD数据集上进行文本多标签分类实验，采用的是预训练模型Roberta，深度学习框架是pytorch，但是在训练集上训练完毕后，在验证集上发现所有的文本都被预测成了0标签，F1值也是低的离谱，不知道是哪里的原因，请解答

Answer 1

你好，根据你提供的信息，可能有以下几个原因：

数据集问题：可能训练集和验证集的数据分布不一致，导致模型在验证集上表现不佳。建议检查一下数据集是否存在标签分布不均衡的情况。

模型问题：可能预训练模型Roberta并不适用于你的数据集，或者模型的超参数设置不合理。建议检查一下模型的配置是否正确，是否需要调整超参数。

代码实现问题：可能代码实现存在问题，例如数据预处理、模型训练、评估等环节出现了错误。建议仔细检查代码实现是否正确。

希望以上信息能对你有所帮助。如果还有其他问题，请随时提出。