前記事では、ニュートラルネットワークの導入をした。
今回は、ニュートラルネットワークの利用先である「分類問題」と「回帰問題」について考える。
分類問題
入力データがどのクラスに属するかという問題である。
人の写った画像やある人の音声など、インプットは問わないが、そのインプットが男性なのか女性なのか、どちらであるかを分類する問題が具体例である。
この生物学的男女のようなものは「2値分類」と呼ぶ。
チームA,B,Cなどの3つ以上の分類を「多値分類」と呼ぶ。
回帰問題
入力データから数値の予測を行う問題である。
人の写った画像やある人の音声など、インプットは問わないが、そのインプットがその人の体重とか身長がどれくらいなのかという予測値を出す問題が具体例である。
まとめ
インプット：人間の写真
アウトプット
- 男か女か → 分類問題
- 予測体重 → 回帰問題
一般的に分類問題は「ソフトマックス関数」、回帰問題は「恒等関数」を用いるらしい。
それは次の記事にて。