Neural network 神经网络的多输出数据集 我已经开发了一个C++人工神经网络来完成一个任务，我想知道有没有人知道我可以用多个输出数据集来测试我的网络？我试图证明，我所做的一项修改使网络在处理大量数据集时表现得更好

我尝试过几个站点，但没有一个站点说明输出的数量，因此我认为它们都有一个输出。

MNIST是一个标准的10类数据集，包含20x20像素的手写数字图像（0-9）。您可以在机器学习存储库中找到数据集（以及各种分类器（包括神经网络）的性能结果），该存储库目前为机器学习社区维护235个数据集

其中很大一部分包含多种类型的标签，例如：

• ：包含6个输出标签：

• ：类值包括

---

这些只是一个输出列，不是吗？它们似乎不是多重输出？我所寻找的更像是（用一个抽象的例子）一个食物数据集，它输出的食物组是什么，它有多健康（所以输出层上有多个神经元），你是对的。通常这些数据集只有一个输出列，可以是多值的。但是，您不仅限于使用它们的类变量。比如说，当前系统是

（x1，x2，x3）->y

，其中

xi

是属性，

y

是标签，您可以将其视为

（x1，x2）

->（x3，y）。在

汽车评估数据集中

，

维护价格

可能是一个可能的输出，对吗？

WALKING, WALKING_UPSTAIRS, WALKING_DOWNSTAIRS, SITTING, STANDING, LAYING

unacc, acc, good, vgood