独热编码（One-Hot Encoding）是一种用于将分类变量（categorical variables）转换为数值形式的编码方法。...
简而言之，onehot向量为多类分类问题提供了明确的标签表示方式，使得网络能够理解每个样本属于特定类别的概率分布。这为后续的损失函数计算、优化和模型评估提供了便利。在深度学习框架如TensorFlow中，使用onehot向量作为标签是实现多类分类任务的常见实践。
使用onehot的直接原因是现在多分类cnn网络的输出通常是softmax层，而它的输出是一个概率分布，从而要求输...
>>> a=zip([1,2,3],[4,5,6])>>> a[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]>>> zip(*a)[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]利用*号操作符，可以将list unzip（解压）
使用onehot的直接原因是现在多分类cnn网络的输出通常是softmax层，而它的输出是一个概率分布，从而要求...
1.非onehot编码一般是自然数从小到大编排的，其实有些特征本身与数字的大小并无决定的关系，这个时候用...