学習データセットに多くのクラスがあるにもかかわらず、ニューラルネットワークが多クラス問題に対して1つのクラスしか予測しない理由はいくつか考えられます。以下に考えられる説明をいくつか示します:

不均衡なトレーニングデータ: あるクラスが他のクラスよりも多くの例があるような、不均衡なデータセットでニューラルネットワークが学習されている可能性があります。この場合、ネットワークは異なるクラスを区別する学習ではなく、データセットで最も一般的なクラスを常に予測する学習をしている可能性があります。

貧弱なネットワークアーキテクチャ: ニューラルネットワークの性能が低いもう1つの理由として考えられるのは、ネットワーク自体のアーキテクチャです。ネットワークが十分に深くなかったり、隠れユニットまたはニューロンが十分でなかったりして、入力特徴と複数の出力クラスとの間の複雑な関係を学習できない可能性があります。

不適切な損失関数: ニューラルネットワークの損失関数は、予測出力と実際の出力の差を測定するために使用されます。損失関数が目の前の問題に適切でない場合、ニューラルネットワークは正しい出力クラスを学習するのに苦労する可能性があります。

不適切なハイパーパラメーターチューニング: ニューラルネットワークの性能は、学習率や正則化パラメーターなど、ハイパーパラメーターの値によって大きく影響を受ける可能性があります。これらのハイパーパラメーターが適切にチューニングされていないと、ネットワークは異なる出力クラスを区別することを学習しない可能性があります。

不十分な学習時間: ニューラルネットワークは、特に複雑な問題や大規模なデータセットの場合、学習に時間がかかる場合があります。ネットワークの学習時間が十分でない場合、入力特徴と出力クラス間の関係を学習するのに十分な時間がない可能性があります。

これらの問題に対処するには、データ、ネットワークアーキテクチャ、損失関数、ハイパーパラメーター、学習時間を慎重に確認して、潜在的なエラーの原因を特定することが重要です。ネットワークのこれらの側面を調整することで、多クラスの問題での性能を向上させることができます。さらに、データとその特性をさらに調査することで、ネットワークの予測を改善するために使用できる基本的なパターンを特定できるかもしれません。
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.