Deep learningで、ラベルではなくてベクトルで学習したいです。
[1,0,0][0,1,0]ではなく、[0.5,0.5,0]みたいな。
雰囲気としては、Encoder-decoderのdecoderをせず、encoderの出力のような形を正解データとして使いたい、ってことかなぁって思っています。
マルチラベルの形式が近いと思って動かしたのですが、sigmoid_cross_entropyだけですとうまく学習できません。
こういうことをしたいと思った時、①どういう設計が一般的なのか②どんな関数使うとうまく学習ができるのか
ご教授いただければと思います。
言語はpythonでchainerかtensorflowですとありがたいです。
よろしくお願いします。
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