normal_NNやRNN,convolveを用いた機械学習の勉強をしております。
ラベル分類を学習しているのですが、教師データを毎回one-hot表現に変更しています。
python
1 2from keras.utils import np_utils 3#one-hot表現 4train_y=np_utils.to_categorical(train_y) 5test_y=np_utils.to_categorical(test_y) 6 7
勉強勧めて来てふとした疑問なのですが、normal_NN(特にcategorical_crossentropyをlossに設定)を用いる際はone-hot表現が望ましいとされているのはわかっているのですが、
convolveやRNN(GRU,LSTM)などを用いる際も、教師データは常にone-hot表現を用いていて問題ないのでしょうか。
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2018/11/04 07:20