Classificação multiclasses com mais de uma resposta na saída

[Leandro Escaldelai]

É possível utilizar o modelo para classificar mais de uma resposta na saída? Tem alguma material que explique como fazer essa construção?

Exemplo:

param 1 | param 2 | param 3 | param 4 | class 1 | class 2

5.1          | 3.5           | 1.4           | 0.2          | risco 0 | positivo

3.1          | 3.5           | 2.0          | 1.2           | risco 1 | negativo

4.1          | 2.5           | 1.0          | 3.2           | risco 2 | negativo

[Denny Ceccon]

Olá Leandro,

Você pode criar duas redes neurais independentes, uma para cada classe, ou você pode criar duas camadas de saída, cada uma com o número de neurônios igual ao número de categorias de cada classe. A ativação deve ser softmax e, neste caso, o custo loss é obtido pela soma do custo para as duas classes.

[Leandro Escaldelai]

Obrigado pela resposta.

No caso de utilizar 2 camadas de saída eu devo fazer o forward de cada loss separadamente ou tem que fazer esse calculo da soma antes de fazer o forward?

[Denny Ceccon]

O forward vai da camada de entrada até as 2 camadas de saída, cada uma dessas vai ter uma loss, aí você soma as duas antes de fazer o backpropagation.

Aqui tem um exemplo simples: https://g.co/gemini/share/82b869bbf334

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