TensorFlowのコードに関して解説いただくこと可能でしょうか？

Question

#####質問
下記のコードに関して解説いただくこと可能でしょうか？
特に、tf.multinomial、tf.log([5 * [1 / 5]])がわかりません。
よろしくお願いいたします。

#####コード
depth_bins = []
depth_idx = tf.multinomial(tf.log([5 * [1 / 5]]), num_samples=1)

Answer 1

tf.multinomialは、カテゴリ分布の乱数を生成する関数です。公式ドキュメントによると将来のバージョンで削除されるものでtf.random.categoricalを使うことが推奨されています。
カテゴリー分布のわかりやすい例はサイコロです。1から6の目（カテゴリー）に対して所定の確率が設定されている場合のに次に出現する目を生成する関数がカテゴリ分布です。質問のコードの場合、tf.log([5 * [1 / 5]])からクラス数=5のカテゴリ分布を意味していることがわかります。また、各カテゴリに割り当てる確率は一律に1/5としています。ちなみにこの確率は合計が1.0であれば任意の割り当てが可能です。サイコロの例でいうと、5の目が出やすいサイコロを各クラスの確率を使って表すことができるということになります。
tf.logはこのクラスの確率を対数変換していものです。これは関数の仕様で、対数尤度を引数として設定する必要があるためです。
最後にnum_samplesは生成する乱数の数を指定する引数です。質問の場合は1つということになります。