質問: normal_NNやRNN,convolveを用いた機械学習の勉強をしております。 ラベル分類を学習しているのですが、教師データを毎回one-hot表現に変更しています。 ``` from keras.utils import np_utils #one-hot表現 train_y=np_utils.to_categorical(train_y) test_y=np_utils.to_categorical(test_y) ``` 勉強勧めて来てふとした疑問なのですが、normal_NN(特にcategorical_crossentropyをlossに設定)を用いる際はone-hot表現が望ましいとされているのはわかっているのですが、 convolveやRNN(GRU,LSTM)などを用いる際も、教師データは常にone-hot表現を用いていて問題ないのでしょうか。
回答: ラベル分類タスクなら、畳込みやRNN系を使うにしても、出力層の付近は数層程度の全結合層になっているのでは。 なのでone-hotで良いです。