뉴럴네트워크로 classification을 할때요. 4개의 클래스가 있다면 출력을 4개로 해서 (0, 0, 1, 0) 이런식으로 해당 클래스가 1이 되고 나머지는 0 이 되게 하잖아요. 물론 출력을 1개로 해서 신호 강도에 따라 4개 클래스로 나누는 방법도 있다는 건 아는데요. 그건 지금 논외로 하고. 그런데 그러지 말고 encoding 된 방식으로 출력을 내도록 할 수도 있나요? 예를 들어 16개의 클래스가 있를때 출력을 16개로 하지 않고 11번째 클래스를 (1, 0, 1, 1) 이런식으로 출력이 나오도록 학습 할 수도 있는건가요? 저렇게 인코딩된 출력을 내는 학습데이터로 쭉 학습을 하면 인코딩된 출력을 내나요? 아니면 엉망이 되나요? 꾸벅. --- 하면 되겠지만 16개의 출력이 있을 경우보다 힘들지 않을까요? 간단하게 4개의 클래스, 2개의 출력, 출력은 (0,0), (0,1), (1,0), (1,1)의 이진코드가 되도록 해서 이게 되는지, 4개의 출력의 경우와 비교해서 어떤지 먼저 해보면 이해에 도움이 되겠죠. 단지 인코딩을 하는 것이 목적인지 다른 목적이 있는지에 따라 여러가지 답이 있을 수 있을 것 같습니다.