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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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ラベル分類をおこなう機械学習の際にターゲットデータは常にone-hot表現でいいのでしょうか

yohehe

総合スコア48

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2018/11/04 06:50

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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ラベル分類タスクなら、畳込みやRNN系を使うにしても、出力層の付近は数層程度の全結合層になっているのでは。

なのでone-hotで良いです。

投稿2018/11/04 07:11

hayataka2049

総合スコア30933

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yohehe

2018/11/04 07:20

出力層はラベル数分の全結合層になっております。問題解決いたしました。ありがとうございます。
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