1つの画像が複数のクラスに属する場合（Multi-label）の画像分類 - Qiita

多クラス（Multi-class）分類は、複数のクラスに対して、各画像が1つのクラスに属する問題です。各画像が1つずつのクラスに属するのではなく、いくつかのクラスに属する場合を考えます。これを多ラベル（Multi-label）分類といいます。 多クラス分類の記事は多くあっても、多ラベル分類の記事はかなり少ないのでこれを見ていきます。 多クラス分類 vs 多ラベル分類 まずは多クラス分類から。これは単純で、クラスが複数（下の例の場合は4）あり、サンプルに対してどれかのクラス1つに対して割り当てるように最適化しなさいという問題。MNISTやCIFARなどはこれにあたります。 次は多ラベル問題ですが、クラスが複数あるというのは変わりないのですが、多クラス問題から「サンプルに対してクラスは1つ」という制約を取り除きます。つまり、サンプルに対してクラスを何個も割り当てて良いということになります。 今

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