如果您有分类任务，您是不是总是需要 one-hot 编码

Posted 2023-03-13

【中文标题】如果您有分类任务，您是不是总是需要 one-hot 编码

【英文标题】：Do you always need to one-hot encode if you have classification task如果您有分类任务，您是否总是需要 one-hot 编码

【发布时间】：2021-07-06 21:17:04

【问题描述】：

我是深度学习的新手，遇到了 MNIST 数据集问题。

所以我的问题是，当您有分类任务时，您是否应该在将其输入神经网络之前进行一次热编码？

【问题讨论】：

如果你有分类任务，你是否总是需要 one-hot 编码？ 不需要。检查sparse_categorical_crossentropy

【参考方案1】：

不，根据您在编译模型时选择的损失，您有许多选项。如果您对标签进行了热编码，则通常将 model.compile 中的损失设置为 categorical_cross_entropy。但是，您可以将标签编码为整数并使用 sparse_categorical_crossentropy 作为损失函数。