如何解决如果你有分类任务,你总是需要one-hot encode吗?
我是深度学习的新手,遇到了 MNIST 数据集问题。
所以我的问题是当你有一个分类任务时,你是否应该在将其输入神经网络之前进行一次热编码?
解决方法
不,根据您在编译模型时选择的损失,您有多种选择。通常,如果您对标签进行了热编码,则将 model.compile 中的损失设置为 categorical_cross_entropy。但是,您可以将标签编码为整数,并使用 sparse_categorical_crossentropy 作为损失函数。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。