[일반] 멀티 라벨에서 분리하기 좋은 알고리즘 있음?

[익명(218.237)]

하나의 데이터는 (5,256) 차원이고 20개의 라벨(A~T) 중 5개가 랜덤으로 포함되어 있음.

batch1 = (5,256), (ABFGH)

batch2 = (5,256), (FGKLI)

...

이런식으로 구성되어있을때

클러스터링 말고 뭐가 있긴 한가?

클러스터링 해서 잘 안뽑혀서 다른 방법 있나 고민중인데

[익명(165.194)]

GPT에게 물어보니 이진분류 20개로 풀라는데

[익명(165.194)]

멀티클래스 분류 모델이랑 똑같이 출력층이 20유닛인데 softmax가 아니라 각각을 sigmoid로 해서 이진분류기로 쓰라는듯?

[익명(218.237)]

ㅇ 그게 멀티라벨 분류 기본인데 그게 잘 안되서 고민중 - dc App

[Sesiwo(visiopo44)]

softmax안쓰고 왜 이진분류20개로 푸는거임? - dc App