什么是onehot:一位有效编码，对每一个样本，如果有n种类别，只有对应类别位置编码为1，其它为0 。ce 损失计算常常用到。
tensorflow 函数
tf.one_hot(
indices,
depth,
on_value=None,
off_value=None,
axis=None,
dtype=None,
name=None
)
indices：样本类别集合
depth：类别数
on_value: 最大值，如果未指定，默认为1
off_value: 最小值，如果未指定，默认为0
on_value和off_value常常和label smoothing 结合
什么是label_smoothing
一种正则方法，防止过拟合传统one-hot编码标签的网络学习过程中，鼓励模型预测为目标类别的概率趋近1，非目标类别的概率趋近0，即最终预测的logits向量（logits向量经过softmax后输出的就是预测的所有类别的概率分布）中目标类别z的值会趋于无穷大，使得模型向预测正确与错误标签的logit差值无限增大的方向学习，而过大的logit差值会使模型缺乏适应性，对它的预测过于自信.
上代码
import tensorflow as tf
classes = 5
labels = tf.constant([0,1,2])
output = tf.one_hot(labels,classes)
label_smoothing = 0.1
p = 1.0 - label_smoothing
q = label_smoothing / (classes - 1)
output1 = tf.one_hot(labels,classes,on_value=p,off_value=q)
sess = tf.Session()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
output = sess.run(output)
output1 = sess.run(output1)
print("output of one-hot is : \n",output)
print("output of one-hot with label_smoothing is : \n",output1)
举个例子：
第一个one-hot: 有五种类别：红橙黄绿蓝。第一个样本是红的，第二个样本是橙色，第三个是黄色。
第二个one-hot: 在第一种基础上，”劫富济贫”，对应类别的概率不设置为1，而是设置成1-label_smoothing,也即0.9. 剩下的部分不设置成0，而是均分label_smoothing,也即0.1/4=0.025
Original: https://blog.csdn.net/weixin_39780859/article/details/123043760
Author: 瑶光light
Title: tf.one_hot
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/511164/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！