深度学习中将类别标签映射到one_hot向量
有时我们的样本标签,都是标记从0开始直至到类别的个数。在模型训练的时候,这些标签需要变成one_hot向量,这样才能够跟softmax出来的概率做互熵损失,计算loss。
那么,映射的方法如下:
def to_one_hot(y, n_class):
return np.eye(n_class)[y]
y: 类型是list,样本的类别标签序列
n_class: 类别的个数
x = to_one_hot([0,1,2], 3)
print(x)
输出:
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