ワンホット表現 - takalab-lecture-ICP

ワンホット表現

分類問題においてしばしば利用されるデータの表現形式にワンホット表現がある。

例）３クラス分類問題において、もともとの教師データの構造が、例えば

code:Figure.txt

として与えられており、これらの値は、

0 ... 品種１

1 ... 品種２

2 ... 品種３

を表しているとする。このデータに対するワンホット表現は、

code:Figure.txt

となる。

データが「0」のとき、対応するワンホット表現は［1, 0, 0］

データが「1」のとき、対応するワンホット表現は［0, 1, 0］

データが「2」のとき、対応するワンホット表現は［0, 0, 1］

である。

PyTorchはワンホット表現のベクトルを生成するためのone_hot関数【torch】を提供している。

code:onehot1.py

import torch as pt

import torch.nn.functional as F

y = pt.tensor(0, 1, 0, 2, 1, dtype=pt.int64)

y_onehot = F.one_hot(y, num_classes=3)

print(y)

print(y_onehot)

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