Keras需要一个热门编码吗？

Question

我有一个标签为0-4的数据集。我使用以下代码将它们单热编码为np数组：labels = (np.arange(5) == labels[:, None]).astype(np.float32)。我的问题是，我们有一个热门编码吗？我可以将标签数字/浮点数保持在0-4并使用它们吗？如果是这样的话？

Answer 1

一个热门编码使您能够估计每个班级的概率。对于单个实数或整数类编码，网络永远不会给你相同。如果你有类似的1和5类，网络可能会混淆它们，它会给你平均结果，它会是1到5之间的某个数字，它可能是2,3或4之间的任何数字，但这些数字对你的类进行编码，因此输出完全错误。

Answer 2

你的标签是什么？

他们是“水平”，“强度”还是某种“措施”？

• 如果是，最好不要对它们进行编码，只需将它们压缩到0和1之间。然后，您的模型将能够计算出一个结果，即强度。但它永远不会是准确的。

• 如果没有，那么您应该对标签进行编码，因为每个数字与另一个数字无关，它们是“离散的”，并且模型最好也显示离散结果。然后，每个结果将是每个类的结果的可能性（可能不是完全取决于您的模型参数的概率）。

因此，简而言之：如果你想测量某事物的强度，一个变量。如果您想要不同“类”的可能性，请创建一个热门向量。