TensorFlow中的onehot有什麼作用,為什麼要使用onehot向量呢?

時間 2021-06-03 03:53:10

1樓:

2樓:鄭文勳

考慮多類情況。非onehot,標籤是類似0 1 2 3...n這樣。

而onehot標籤則是顧名思義,乙個長度為n的陣列,只有乙個元素是1.0,其他元素是0.0。

例如在n為4的情況下,標籤2對應的onehot標籤就是 0.0 0.0 1.0 0.0

使用onehot的直接原因是現在多分類cnn網路的輸出通常是softmax層,而它的輸出是乙個概率分布,從而要求輸入的標籤也以概率分布的形式出現,進而算交叉熵之類。

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