关于我本人的一些信息与开发经历，期待有更多志同道合的朋友一起交流学习。。
本文来自知乎问题 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？中笔者的作答，来作为Keras中多标签分类器的使用解析教程。
笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中，讲解了Attention机制的概念与技术细节，本篇内容配合讲解，使用Keras实现Self-Attention文本分类，来让大家更加深入理解Attention机制。 作为对比，可以访问[TensorFlow深度学习深入]实战三·分别使用DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析，查看不同网络区别与联系。
在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。
滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。
在图片分类的中经常可以看到Top-1，Top-5等TopN准确率（或者时错误率）。 那这个TopN是什么意思呢？首先Top-1准确率最好理解，就是我们用argmax从网络输出取到的预测index与真实index的准确率。
