There could be several reasons why a neural network predicts only one class for a multiclass problem, even though it has many classes in its training data set. Here are a few possible explanations:

Imbalanced Training Data: It is possible that the neural network has been trained on an imbalanced dataset, where some classes have many more examples than others. In this case, the network may have learned to always predict the most common class in the dataset, rather than learning to distinguish between the different classes.

Poor Network Architecture: Another possible reason for poor performance of a neural network could be the architecture of the network itself. The network may not be deep enough, or may not have enough hidden units or neurons, to learn the complex relationships between the input features and the multiple output classes.

Inappropriate Loss Function: A neural network's loss function is used to measure the difference between the predicted output and the actual output. If the loss function is not appropriate for the problem at hand, the neural network may struggle to learn the correct output classes.

Incorrect Hyperparameter Tuning: A neural network's performance can be greatly affected by the values of its hyperparameters, such as the learning rate or regularization parameter. If these hyperparameters are not properly tuned, the network may not learn to distinguish between the different output classes.

Insufficient Training Time: Neural networks can take a long time to train, especially for complex problems or large datasets. If the network is not trained for long enough, it may not have had sufficient time to learn the relationships between the input features and the output classes.

In order to address these issues, it is important to carefully review the data, network architecture, loss function, hyperparameters, and training time to identify potential sources of error. Adjustments can be made to these aspects of the network to improve its performance on the multiclass problem. Additionally, further exploration of the data and its characteristics may help identify any underlying patterns that could be used to improve the network's predictions.
อาจมีสาเหตุหลายประการที่ทำให้โครงข่ายประสาทเทียมคาดการณ์เพียงคลาสเดียวสำหรับปัญหาแบบหลายคลาส แม้ว่าจะมีหลายคลาสในชุดข้อมูลการฝึกก็ตาม ต่อไปนี้เป็นคำอธิบายที่เป็นไปได้บางส่วน: ข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่สมดุล: เป็นไปได้ว่าโครงข่ายประสาทเทียมได้รับการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล ซึ่งบางคลาสมีตัวอย่างมากกว่าคลาสอื่น ๆ มากมาย ในกรณีนี้ เครือข่ายอาจเรียนรู้ที่จะทำนายคลาสที่พบบ่อยที่สุดในชุดข้อมูล แทนที่จะเรียนรู้ที่จะแยกแยะระหว่างคลาสต่างๆ สถาปัตยกรรมเครือข่ายที่ไม่ดี: อีกสาเหตุหนึ่งที่เป็นไปได้สำหรับประสิทธิภาพที่ไม่ดีของโครงข่ายประสาทเทียมอาจเป็นเพราะสถาปัตยกรรมของเครือข่ายเอง เครือข่ายอาจไม่ลึกเพียงพอ หรืออาจมีหน่วยหรือเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่ไม่เพียงพอที่จะเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคุณลักษณะอินพุตและคลาสเอาต์พุตหลายคลาส ฟังก์ชันการสูญเสียที่ไม่เหมาะสม: ฟังก์ชันการสูญเสียของโครงข่ายประสาทเทียมใช้เพื่อวัดความแตกต่างระหว่างเอาต์พุตที่คาดการณ์ไว้กับเอาต์พุตจริง หากฟังก์ชันการสูญเสียไม่เหมาะสมกับปัญหาที่เกิดขึ้น โครงข่ายประสาทเทียมอาจประสบปัญหาในการเรียนรู้คลาสเอาต์พุตที่ถูกต้อง การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง: ประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมอาจได้รับผลกระทบอย่างมากจากค่าของไฮเปอร์พารามิเตอร์ เช่น อัตราการเรียนรู้หรือพารามิเตอร์การทำให้เป็นมาตรฐาน หากไฮเปอร์พารามิเตอร์เหล่านี้ไม่ได้รับการปรับอย่างเหมาะสม เครือข่ายอาจไม่เรียนรู้ที่จะแยกแยะระหว่างคลาสเอาต์พุตที่แตกต่างกัน เวลาการฝึกอบรมไม่เพียงพอ: โครงข่ายประสาทเทียมอาจใช้เวลานานในการฝึกอบรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนหรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หากเครือข่ายไม่ได้รับการฝึกอบรมนานเพียงพอ อาจไม่มีเวลาเพียงพอในการเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะอินพุตและคลาสเอาต์พุต เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบข้อมูล สถาปัตยกรรมเครือข่าย ฟังก์ชันการสูญเสีย ไฮเปอร์พารามิเตอร์ และเวลาการฝึกอบรมอย่างรอบคอบ เพื่อระบุแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น สามารถทำการปรับเปลี่ยนด้านเหล่านี้ของเครือข่ายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในปัญหามัลติคลาส นอกจากนี้ การสำรวจข้อมูลและคุณลักษณะเพิ่มเติมอาจช่วยระบุรูปแบบพื้นฐานที่สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงการคาดการณ์ของเครือข่ายได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence