tf.one_hot()は独熱符号化を行う

tf.one_hot()は独熱符号化を行う

まず、独熱符号化(one-hot encoding)とは何かを説明する必要があるに違いない.例を挙げると、例えば5種類の分類問題があり、データ(xi,yi)があり、カテゴリyiには5種類の値(5種類の分類問題であるため)があるため、yjが第1クラスである場合、その独熱符号化は[1,0,0,0,0]であり、第2クラスである場合、独熱符号化は[0,1,0,0,0]であり、すなわち、そのカテゴリが存在する数の位置のみを1とし、その他はすべて0である.この符号化方式は多分類問題,特に損失関数がクロスエントロピー関数である場合によく用いられる.次に、TensorFlowに搭載されているデータの独熱符号化関数tf.one_hot()について説明します.まず、APIマニュアルを貼り付けます.

one_hot(
    indices,
    depth,
    on_value=None,
    off_value=None,
    axis=None,
    dtype=None,
    name=None
)

indices、depthを指定する必要があります.ここで、depthは符号化深度であり、on_value、off_valueは符号化後の開閉値に相当します.先ほど説明したX値とY値と同様に、dtypeと同じタイプ(dtypeを指定した場合)が必要です.axisは符号化の軸を指定します.ここでは、小さな例を示します.

var = tf.one_hot(indices=[1, 2, 3], depth=4, axis=0)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    a = sess.run(var)
    print(a)

しゅつりょく

[[ 0.  0.  0.]
 [ 1.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.]]

axis=0軸に符号化するため、depthは4であり、それに相当して列方向に広がる.axisを1に変更すると、次のようになります.

[[ 0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.]]