일대다는 이진 분류 활용 방법을 제공합니다. 가능한 해가 N개인 분류 문제에서, 일대다 솔루션은 가능한 각 결과에 하나씩 N개의 이진 분류자로 구성됩니다. 학습 중에 모델은 일련의 이진 분류자를 통해 실행되며 각 분류기를 학습하여 별도의 분류 질문에 답합니다. 예를 들어 개 사진이 있다고 가정했을 때 서로 다른 인식기 다섯 개를 학습시켜 네 개는 이미지를 부정적인 예 (사과, 곰이 아님)로 보고 하나는 긍정적 예 (개)로 보는 것입니다. 이는 다음과 같은 의미입니다.
- 사과의 이미지인가요? 아니요.
- 이 이미지가 곰인가요? 아니요.
- 사탕의 이미지인가요? 아니요.
- 이 이미지가 강아지인가요? 예.
- 달걀 이미지인가요? 아니요.
이 접근 방식은 총 클래스 수가 작을 때 상당히 합리적이지만 클래스 수가 늘어남에 따라 점점 비효율적이 됩니다.
각 출력 노드가 다른 클래스를 나타내는 심층신경망을 사용하여 훨씬 더 효율적인 일대다 모델을 만들 수 있습니다. 다음 그림은 이 접근 방식을 보여줍니다.
그림 1. 일대다 신경망