機械学習でポートフォリオ作成のようなものを目的としていて正解データを買うなら1, 買わないなら 0で
[0,0,1,1,1,0] みたいなベクトルを目的変数と
する時の活性化関数と損失関数って何を使えばいいのですか?
現在Chainerで上記のようなデータを学習しようと思っているのですが, 活性化関数と損失関数をどうしようか悩んでいます.
softmax_cross_entropy でやろうかとも思いましたが, chainerのsoftmax_cross_entropyは分類するときに上記のような 0,1 のベクトルではなく, 0,1,2,... のような数(スカラー)で分類しているものを目的変数としているようです.
僕のやりたいものは[0,0,1,1,0]のように1が一つとは限らないのでスカラーにしてしまうとパターン数が多すぎて無理です.
このような場合はどのような活性化関数と損失関数を使えば良いのでしょうか?
機械学習についてはまだ初心者でChainerも今日使い始めたばかりですが、どうかご教授お願いします.
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