TensorFlow は素晴らしく、画像の分類や推奨システムに使用しています。softmaxとcross entropyを損失関数として使用しました。1 種類のラベルしかない場合に機能します。たとえば、MNIST データセットでは 0 から 9 までの 1 桁のみを選択します。
これで、性別と年齢の特徴が得られました。[1, 0, 1, 0, 0, 0, 0] のように、例ごとにワンホット エンコーディングがあります。最初の 2 つのラベルは性別を表し、最後の 5 つのラベルは年齢を表します。各例には 2 つの 1 があり、その他は 0 である必要があります。
コードは次のようになります。
logits = inference(batch_features)
softmax = tf.nn.softmax(logits)
しかし、すべてのラベルを「ソフトマックス」して合計すると 2 になることがわかりました。しかし、最初の 2 つの合計は 1 になり、最後の 5 つの合計は 1 になります。 2+5) 機能は同じようです。