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ニューラルネットワークの教師データはone-hotでなければならないですか?

deidara0301

総合スコア10

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/06/27 11:37

編集2019/06/27 11:40

前提・実現したいこと

大学でニューラルネットワークを用いようと考えています。一般的にニューラルネットワークで用いられる教師データには正解となるクラスの確率を1に残りを0にするone-hot表現を用いています。しかし例えばhappyやsadnessのようにも見えるモナ・リザの表情を教師データとして扱うならhappy:0.6 sadness:0.4のようにするべきだと思います。こういったone-hotでないデータを教師データにして学習させることは可能でしょうか?

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回答1

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ベストアンサー

softmaxを出力層の活性化関数に用いる場合、可能です。[0.0, 1.0]のようなone-hotベクトルの代わりに[0.4, 0.6]のようなベクトルで教師データを指定しても構いません。

ただし、簡易な実装だとそこまでサポートしていない可能性はあります(scikit-learnのものなど)。深層学習フレームワークなら(少し面倒くさいかもしれないけど)書けるでしょう。

また、そういう教師データが用意できるか? というところも検討してください。

投稿2019/06/27 13:30

hayataka2049

総合スコア30933

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