Différence entre "categorical_crossentropy" et "sparse_categorical_crossentropy"

Conclusion

Différence entre la représentation one-hot et integer

Exemple) Dans le cas de 10 classifications

one-expression chaude Représentation entière
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.] [9]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [2]
[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [1]
[0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.] [5]

Convertir des étiquettes entières en étiquettes uniques

J'ai l'impression que de nombreux ensembles de données ont des étiquettes entières, mais de nombreuses fonctions de perte ne fonctionnent pas à moins que vous ne leur donniez des étiquettes uniques au lieu d'étiquettes entières. Dans un tel cas, vous devez convertir. (Au contraire, je pense qu'il y a une minorité de fonctions de perte qui peuvent être apprises avec des étiquettes entières, telles que "sparse_categorical_crossentropy".)

Le code est indiqué ci-dessous.

import numpy as np

n_labels = len(np.unique(train_labels))
train_labels_onehot = np.eye(n_labels)[train_labels]

n_labels = len(np.unique(test_labels))
test_labels_onehot = np.eye(n_labels)[test_labels]

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