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一、目的

假设我们现在需要对猫、 狗、 人这三个类别进行分类。

若以 0 代表猫, 以 1 代表狗, 以 2 代表人,会发现那么猫和狗之间距离为 1, 狗和人之间距离为 1, 而猫和人之间距离为 2。
假设真实标签是猫(0),预测标签是人(2),loss值会比真实标签是狗(1)、预测标签是人(2)时的loss值大,这在参与损失计算的时候是完全不能接受的: 互相独立的标签之间, 在预测错误时竟然出现了 loss 不对等的情况。

因此, 需要有一种表示方法, 将互相独立的标签表示为互相独立的数字, 并且数字之间的距离也相等。此时就出现one-hot方法

二、用法

one-hot (独热编码)是一种向量表示,用来表示真实标签分布情况。向量中只有一个元素的值是 1, 其他所有元素都是 0。 也可以用相反的表示方式, 即向量中只有一个元素是 0, 其他所有元素都是 1。
下面是 one-hot 对类别进行编码的例子:

神经网络输出的值是样本属于某一分类的概率, 比如当前的例子, 某一个样本经过神经网络推理得到的输出值为有 70%的概率是猫, 20%的概率是狗, 10%的概率是人, 写成向量形式为[0.7 0.2 0.1], 假设该样本的真实标签就是猫, 猫的 one-hot 向量为[1 0 0],接下来就可以计算预测值与真实标签的损失。 假设使用均方误差作为损失函数,那么损失值为:loss = (0.7 - 1)^2 + (0.2 - 0)^2 + (0.1 - 0)^2 = 0.14

优化目标是让 loss 的值最小。 猫的得分是 0.7, 而真实得分是 1, 因此猫的得分概率还需要增大, 狗和人的得分概率需要减小, 计算完 loss 值后, 反向传播调整权重, 使猫的得分继续增大, 而狗和人的得分继续减小。

 

http://www.zhongyajixie.com/news/16673.html

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