Keras中需要一个热门编码吗？

Question

我有一个标签从0到4的数据集。我使用以下代码将它们编码为np数组：labels = (np.arange(5) == labels[:, None]).astype(np.float32)。我的问题是，我们是否需要热门编码它们？我能否将标签从0-4保持为数字/浮动状态并使用它们？如果是这样如何？

Answer 1

你的标签是什么？

他们是“水平”，“强度”还是一些“措施”？

• 如果是的话，最好不要对其进行编码，压缩只是它们之间的0和1。您的模型，然后就可以计算出一个结果，这将是强度。它永远不会是确切的。

• 如果不是，那么您应该对您的标签进行编码，因为每个数字与另一个数字不相关，它们是“离散的”，并且对于您的模型来说也更好地显示离散结果。然后每个结果将是每个类的结果的可能性（可能不是完全可能取决于模型的参数）。

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因此，简而言之：如果你想测量的东西的强度，一个变种。如果你想要不同“类”的可能性，创建一个热门的向量。

Answer 2

一个热点编码使您能够估计每个类的概率。网络永远不会给你单一的实数或整数类编码。如果你有类似的类1和类5，网络可能会混淆它们，它会给你意味着结果，它会是1到5之间的某个数字，它可能是2,3或4以及其间的任何数字，但是这些数字编码你的类，所以这将是完全错误的输出。