code:jack-Dong/one_hot_to_binary_code 我在MNIST数据集上做了实验,发现是work的,有兴趣的童鞋可以在更大的数据集上实验一下。 在MNIST上可以达到 98.5的准确率: 用二进制编码代替one-hot编码优点: 1,数据类别数特别多时,比如人脸分类,可以大大减少最后一层全连接层输出的维度。 2,加快模型推理速度。 用二...
自然语言处理(NLP)是一种将非结构化文本处理成有意义的知识的人工智能技术。NLP解决了分类、主题建模、...
实战\ 深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战 没用明白在这里面one-hot编码是怎么将求出的概率p_y变成和前面二分类时一样的预测值-实际值的绝对值的?qq_慕容8357050 回答1 浏览82 2019-07-24 10:10:33 源自:2-8 神经网络实现(多分类逻辑斯蒂回归模型实现) 该问题答案只有购买此课程才可进行查看...
pandas.get_dummies()是一个用于执行独热编码(One-Hot Encoding)的 pandas 函数。它用于将分类(或离散)特征转换为模型可以处理的二进制格式,以便更好地在机器学习算法中使用。独热编码将每个不同的类别值转换为一个新的二进制特征列,其中每个列代表一个类别,并且只有一个值为 1,其余为 0。这有助于防止模型错误...
pandas.get_dummies()是一个用于执行独热编码(One-Hot Encoding)的 pandas 函数。它用于将分类(或离散)特征转换为模型可以处理的二进制格式,以便更好地在机器学习算法中使用。独热编码将每个不同的类别值转换为一个新的二进制特征列,其中每个列代表一个类别,并且只有一个值为 1,其余为 0。这有助于防止模型错误...