다중 클래스 신경망: 하나 대 모든 신경망

일대다는 이진 분류 활용 방법을 제공합니다. 가능한 해가 N개인 분류 문제에서 일대다 솔루션은 가능한 각 결과에 해당하는 하나의 이진 분류기 N개로 구성됩니다. 학습 중에 모델은 이진 분류기 시퀀스를 통해 실행되어 각각이 분류된 분류 질문에 답하도록 학습합니다. 예를 들어 개 사진이 있다면 서로 다른 인식기 5개를 학습시킬 수 있습니다. 4개는 이미지를 부정적인 예 (개 아님)로, 한 개는 이미지를 긍정적인 예 (개)로 인식합니다. SMART는 각각 다음을 의미합니다.

  1. 이 이미지가 사과인가요? 없음.
  2. 이 이미지는 곰인가요? 없음.
  3. 이 이미지가 캔디인가요? 없음.
  4. 이 이미지는 개인가요? '예'인 경우
  5. 달걀 이미지인가요? 없음.

이 접근 방식은 총 클래스 수가 적지만 클래스 수가 증가하면 효율성이 떨어질 때 상당히 합리적입니다.

각 출력 노드가 다른 클래스를 나타내는 심층신경망을 사용하여 훨씬 더 효율적인 일대다 모델을 만들 수 있습니다. 다음 그림은 이 접근 방식을 보여줍니다.

히든 레이어 5개와 출력 레이어 5개가 있는 신경망

그림 1. 일대다 신경망