trainNetwo​rk（X,Y,lay​ers,option​s）を用いたマルチラ​ベル分類は可能でしょ​うか？

数字を識別するネットワークのように

入力イメージに対して正解ラベルが1つ割り当てられるのではなく、

入力イメージに対して複数のラベルが割り当てられるCNNを考えています。

trainNetwork（X,Y,layers,options）を用いて学習したいのですが

応答Yの形式はイメージ分類の場合、

N行1列のカテゴリカルベクトルとなっています。https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ref/trainnetwork.html#mw_d0b3a2e4-09a0-42f9-a273-2bb25956fe66

この場合、応答Yには入力イメージに対して1つのラベルしか割り当てられないのでしょうか？

ご教示ください。

よろしくお願いいたします。

Answer 1

[Kazuya]

残念ながらラベルは1つだけですね。

複数のラベルが割り当てられる点についてもう少し教えてください。例えば

image1 => labelA, labelB

image2 => labelC, labelA

image3 => labelA

などの対応がある場合を考えます。この時に labelA+labelB や labelC+labelA や labelA など組み合わせそのものをラベル化する方法では、意図とは異なりますか？

[Tamu]

回答ありがとうございます！

例で示していただいたimage1～image3を学習したネットワークに、

image4（正解ラベル： labelA & labelB）を入力した時

labelA & labelBの確率を出力できる方法を考えていました。

そのため、ラベルの組み合わせをラベル化する方法を一度試させていただきます！