質問編集履歴
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質問文の表現の変更。
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@@ -18,11 +18,10 @@
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# tensor(0.5514)
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```
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-
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+
また、
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予測値が、[[0.2, 0.3, 0.5], [0.1, 0.4, 0.5]]
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教師データ[[0.1, 0.2, 0.7], [0.0, 0.4, 0.6]]
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-
のような確率変換済みでの学習です。ですので教師データはone-hot-vectorではありません。
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-
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+
のような確率分布での学習の場合でも。 -t*log(y) でよいのでしょうか？
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```Python
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import torch
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# -t*log(y)
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@@ -41,7 +40,5 @@
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t = torch.FloatTensor(t)
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(-t * torch.log(y)).mean()
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# 出力結果
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-
# tensor(0.3288)
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+
# tensor(0.3288)
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-
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```
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質問修正
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@@ -21,7 +21,7 @@
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実際にやりたいことは、
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予測値が、[[0.2, 0.3, 0.5], [0.1, 0.4, 0.5]]
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教師データ[[0.1, 0.2, 0.7], [0.0, 0.4, 0.6]]
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-
のような確率変換済みでの学習です。
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+
のような確率変換済みでの学習です。ですので教師データはone-hot-vectorではありません。
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単純に -t*log(y) でよいのでしょうか？
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```Python
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import torch
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カテゴリーの追加
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