多出力モデルの作成について

[Yuki]

　多出力モデルの作成方法について質問です。

　現在、初学者なりに以下のような方法で多出力モデルのようなものを作成いたしました。

３つの「CategoricalCrossEntoropy」を用いてそれぞれに異なる変数を与える

→それぞれの変数に対する結果の出力

（詳細は添付の写真を確認していただければ幸いです）

上記の手法ではなく、結果の出力時に１つのレイヤーで複数の変数に対する結果を出力できるようなモデルはあるのでしょうか？

現状では「CategoricalCrossEntoropy」の「Output」の値を１から３に増加させることができれば可能なのではないか思っていますが増加のさせ方が分かりません。

作成可能の是非と、可能な場合の手法を教えていただければと思います。

よろしくお願いいたします。

[G.T.]

こんばんは。

> 作成可能の是非と、可能な場合の手法を教えていただければと思います。
結論から言うと、損失関数（この場合はCategoricalCrossEntoropy）は「予想と正解との差を求める」為のものなので出力は1固定です。
ここで確認ですが、「3つの出力」を行いたい目的は何でしょう？
もしクラス分類（3種類の分類を行う）を行いたいのであればサンプルプロジェクトの「iris.sdcproj」が参考になると思います。

この場合、出力はいわゆる「OneHotベクトル」となります。OneHotベクトルについては下記が分かりやすいかと。
https://mathwords.net/onehot

次のチュートリアル動画も参考になると思います。
・NNCチュートリアル：ベクトルの分類
https://youtu.be/of-gx6EJgBw

クラス分類ではなく、3つの別の予測を行わせたいと言う場合は次のチュートリアル動画が参考になるかと。
・Deep Learning入門：マルチタスク学習
https://youtu.be/2R7CurdWmSY

2024年12月17日火曜日 19:15:15 UTC+9 pitcra...@gmail.com: