c++ - 高次元ラベルを使用した機械学習コード dlib

Question

dlib を使用して機械学習を行っていますが、すべてのコードが 1 次元のラベルしか扱えないことがわかりました。

私のデータセットは次のようなものです: サンプルは長さ m のベクトルで、ラベルは長さ n のベクトルです。(m>n)

そのようなデータセットを訓練するために dlib は可能ですか? そうでない場合、代替コードの提案はありますか?

ありがとう。バグスパイ

Answer 1

異なるラベル タイプ間に何らかの特別な構造がない限り、正しいことは、ラベルごとに個別のモデルをトレーニングすることです。

ただし、ラベルに特別な構造がある場合は、dlibの構造予測ツールを使用してそれを処理できます。この種のアプローチは、可能なラベルの数が非常に多い場合 (例: 10^100000 または無限) を処理できます。しかし、n<m と言ったので、これはおそらく問題ではなく、個別のモデルをトレーニングして各ラベルを予測する必要があります。