マルチラベル分類の目的関数

全体のコンセプトについての主な考えは、ランダムなプロセスがそうであるということだと思いますi.i.d。

その目的は試すのに興味深い目的でしょう、私は何も知りません！同時に、どのように活用できると思いますか？これらのラベルが依存していると確信しているドメイン（ターゲット）は何ですか？CelebAマルチラベルデータセット（mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html）を取得します。一部のラベルは依存関係のあるFemale / Lipstickなどと見なすことができますが、他のラベルはそうではなく、そうすることでメリットを得られるものもあります独立する。

@MajidMortazaviよろしくお願いいたします。アプリケーションは医療コーディングです。利点は、さまざまな疾患に共通点があることです。新しいデータセットをご紹介いただきありがとうございます。

ニューラルネットワークの場合、バイナリクロスエントロピーを使用して分離される最後の層まで、すべての分類が一緒に行われます。私の理解では、画像認識のようなニューラルネットワークでは、認識は最後のレイヤーを除くすべての前のレイヤーに接続されています。したがって、ニューラルネットワークの場合、最後の層がすべてのカテゴリを個別に予測することは大したことではありません。