分類するクラスを集合C={c1,c2,c3,…,c_n}などで表現して、ある未知のデータ
xが、クラスのどこに入るかを確率的に推論してということが分類問題。
n次元のベクトルで表現される。

＞http://arxiv.org/pdf/1502.03044v2.pdf
ここにLSTMのアブストラクトがあるから読んでみな


にあるような画像に写る各要素の属性がどのクラスに入るものなのかを推論している。
推論なので、間違った推論をしてしまう場合もある。このURLにある画像識別でも
間違った判定をしているものが幾つかある。そうしたら再学習でパラメータの
調整などをやり直しする。あるいは、データセットを変えて、より適切な学習モデルを
構築できるようにする。