二元神经网络分类还是多类神经网络分类？

Question

我对二元和多类神经网络分类之间的区别感到困惑。如果我编写的算法有两个输出类(奥巴马或罗姆尼)，但不是是或否(所以不像奥巴马或奥巴马)，那么它是二元神经网络还是多类(2类)神经网络分类？

我所知道的是:二元神经网络分类输出一个单元。如果一个多类分类神经网络有k类，那么它就有k个输出。

我的想法是：

我认为这是一种二元神经网络分类，因为我实际上只想输出一件事，无论是一个县投票给罗姆尼还是奥巴马。我很困惑，因为我认为二进制更像是罗姆尼，而不是罗姆尼的分类，我不确定这是否和罗姆尼或奥巴马一样。只是想再查一遍，澄清我的理解。

Answer 1

我觉得你让事情变得比他们更混乱。

二进制

在这种情况下，您有两个可能的输出：

• 奥巴马= 1。
• 不是-奥巴马(在这种情况下只能是罗姆尼)= 0。

多类

在这种情况下，您有k个可能的输出，例如当k=4时：

• K= 0:奥巴马
• K= 1:罗姆尼
• K= 2:克林顿
• K= 3:布什

有方法将多类分类处理为二进制分类，称为1-VS-rest分类，而1-VS-一分类，其他分类器，如随机森林，能够以自然的方式处理多类设置。有关简要报告，请参见这里。