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kerasのラベルデータ前処理の必要事項について

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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。

2回答

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173閲覧

投稿2022/10/16 13:34

前提

Kerasを使用してmnistデータを動かしてみました。
ラベルデータの取り扱いについて疑問があります。

疑問な点

mnistのラベルデータには0〜9の数字が割り当てられているかと思います。下のようにコードを書いて実行したところ無事に学習が実行されました。疑問に感じているのはラベルデータに前処理を施していないのに学習が正常に実行されていることです。
下のコードでは出力層の活性化関数をソフトマックスに設定しているため、それぞれのラベルの確率が返ってくると思います。
*[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.0, 0.2]のように。
そのためラベルデータもあらかじめワンホットエンコーディングが必要なのではないかと考えます。なぜ0〜9で表現される元のデータのままで学習がうまくいくのでしょうか?Keras側が自動で判定してくれているのでしょうか?

様々なブログを読んだところワンホットエンコーディングを施している方もいればそうでない方もおられました。公式のドキュメントを読んでも明快な答えが得られなかったので質問させていただきます。よろしくお願いします。

該当コード

from tensorflow.keras.datasets import mnist import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf (x_train, y_train), (x_test, y_test)=mnist.load_data() model=tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

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回答へのコメント

jbpb0

2022/10/16 15:44

被った 失礼
m39804668

2022/10/16 16:04

ご回答ありがとうございます。勉強になりました!!

0

ベストアンサー

なぜ0〜9で表現される元のデータのままで学習がうまくいくのでしょうか?Keras側が自動で判定してくれているのでしょうか

Keras側にmodel.compile()時に渡した値loss='sparse_categorical_crossentropy'の動作によるものです.One-Hotエンコーディングした場合は普通のcategorical_crossentropyで実行しますが,その前処理をサボったとしても,出力の次元数がラベルの種類数と一致していればsparse_categorical_crossentropyが使えて便利,といった具合です.

自動的にOne-Hotエンコーディングしてくれているので,損失関数の実態はcategorical_crossentropyと同一です.

投稿2022/10/16 15:41

編集2022/10/16 15:46
PondVillege

総合スコア1032

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回答へのコメント

m39804668

2022/10/16 16:04

なるほどです!勉強になりました。ご回答ありがとうございました!

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