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원핫인코딩 질문
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Dense Layer로 Fashion MNIST 예측 모델 구현하기 - 모델 설계 및 학습 수행 강의를 보다가 궁금중이 생겨 질문합니다.
1차원이던 label을 원핫인코딩을 해서 2차원으로 만들어졌는데 이유를 모르겠습니다.
답변 1
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
어느 강의의 몇분 몇초 영상인지 말씀해 주시면 도움이 될 것 같습니다.
그리고, 원-핫 인코딩을 해서 train_oh_labels.shape는 (60000, 10) 인데 적어주신것은 (60000, 1) 이군요.
원-핫 인코딩을 해서 1차원이 2차원이 될 수 있습니다만, 질문이 그걸 물어 보신건지? 아님 왜 강의내용은 (60000, 10) 인데 출력이 (60000, 1) 인지를 물어보신건지요?
원-핫 인코딩을 하면 출력이 (60000, 1) 에서 (60000, 10)으로 변경됩니다. 왜냐하면 minist의 0 ~ 9 까지 10개의 값을 0000000001, 0000000010와 같은 형태로 변경하기 때문입니다.
권 철민
지식공유자
mnist의 타겟값 유형은 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9로 10가지 유형이 있습니다. 이를 원-핫 인코딩으로 변경하면 0000000001, 0000000010, 0000000100, ,,,,,,, 1000000000 와 같은 형태로 변경이 됩니다. 그래서 (60000, 1) 이 (60000, 10)으로 변경됩니다.
감사합니다.
15분~16분 사이에 get_preprocessed_data에서 train,test라벨은 1차원인데
원-핫인코딩은 2차원으로 바뀌는 부분이 궁금합니다.
1차원에서 2차원으로 가는 이유가 궁금합니다.