텐서플로우 원핫 벡터 생성 함수 tf.one_hot() 사용법 안녕하세요. 이번 글에서는 파이썬 tensorflow에서 원핫 인코딩을 바로 진행할 수 있게 해주는 tf.one_hot 함수의 사용법에 대해서 간단히 다루어보도록 하겠습니다. 이 글은 텐서플로우 공식 문서의 tf.one_hot 함수 설명 글을 바탕으로 작성되었습니다. 원핫 인코딩(One-hot Encoding)이란? 원핫 인코딩은 딥러닝 과정에서 loss 함수 계산을 용이하게 해주어 학습의 효율을 증가시킬 수 있고, 범주형 변수를 머신러닝에 사용가능하게 만들어주는 방법입니다. 10장의 강아지, 고양이, 여우, 호랑이 사진들의 목록이 있다고 할 때, 이를 단일 벡터로 만든 경우와, 원핫 인코딩으로 표현한 결과는 아래 그림처럼 요약이 가능합니다...
