マルチラベル分類

多ラベル分類は、各インスタンスが複数のラベルに関連付けられる可能性がある監督学習の一種です。これは単一ラベル分類（つまり、多クラス分類やバイナリ分類）の概念を拡張しています。多ラベル分類の目的は、与えられた入力データに対してすべての可能なラベルを予測するモデルを作成し、分類の精度と包括性を向上させることです。このタスクはコンピュータビジョンにおいて重要な応用価値を持ち、複雑なシナリオでの多物体認識やアノテーションを処理することができます。