A B. C D E
5개의 라벨이 있다고 할 때,
데이터들은 A~E 중 하나 혹은 두개 라벨에 대한 정보만 있는 상황
입력에 대해 각 라벨에 대한 결과(5차원벡터)를 추론하는 모델을 만들고 싶은데
이렇게 모든 데이터에 대해 일부라벨들만 있는 경우에는 어떻게 접근하는게 좋을까?
내가 너무 부족한지 찾아도 잘 안나오네..
A B. C D E
5개의 라벨이 있다고 할 때,
데이터들은 A~E 중 하나 혹은 두개 라벨에 대한 정보만 있는 상황
입력에 대해 각 라벨에 대한 결과(5차원벡터)를 추론하는 모델을 만들고 싶은데
이렇게 모든 데이터에 대해 일부라벨들만 있는 경우에는 어떻게 접근하는게 좋을까?
내가 너무 부족한지 찾아도 잘 안나오네..
large scale multi label learning with missing labels
저 페이퍼를 사이트한 다른 페이퍼들쭉 찾아봐
형 사랑해 - dc App
혹시 다른사람도 찾을까봐 남긴다 이거 괜찮은거같음: Multi-label learning with missing and completely unobserved labels
마지막 아웃풋을 원핫벡터로 구성하지말고 two-hot으로 구성하면 가장 원초적으로 접근할 수 있을거 같네. 그리고 찾으면 많이 나올텐데?