質問編集履歴
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誤字
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@@ -1,1 +1,1 @@
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CTC lossの
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CTC lossの正解データサイズの疑問
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前提の内容の補足
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@@ -12,4 +12,4 @@
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ドキュメントを参照したところ、CTC lossに適切な正解データサイズは[バッチ数，シーケンス長]の2次元とのことです。また予測値は最後にLogSoftmaxを通した値にする必要がする必要があるようです。Softmaxを使うということは、正解データはone_hotベクトルで表現し、［バッチ数，シーケンス長，クラス数(one_hot)］の3次元になると思います。今の私の認識ですと、正解データのサイズに関し矛盾が生じることになります。どこに誤りがあるのかご指摘頂けますと大変ありがたく存じます。
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素人質問で
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素人質問ではありますが、ご回答頂けますと幸いです。よろしくお願い致します。
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前提の内容の補足
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@@ -1,6 +1,6 @@
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### 前提
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Pythonで、入力と出力のシーケンス長が異なるデータを扱うモデルを構築しようと考えています。Pytorchでの実装をしようとしているのですが、損失関数のCTC lossに関してご質問があります。なおTensorFlowでも同様の仕様でしたのでタグに加えさせて頂きました。
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Pythonで、入力(画像)と出力(文字列)のシーケンス長が異なるデータを扱うニューラルネットワークモデルを構築しようと考えています。Pytorchでの実装をしようとしているのですが、損失関数のCTC lossに関してご質問があります。なおTensorFlowでも同様の仕様でしたのでタグに加えさせて頂きました。
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PytorchのCTC loss文書:
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https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CTCLoss.html
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