구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js: 3.3.1 범주형 데이터의 원-핫 인코딩

slide 1 of 23, currently active
slide 2 of 23
slide 3 of 23
slide 4 of 23
slide 5 of 23
slide 6 of 23
slide 7 of 23
slide 8 of 23
slide 9 of 23
slide 10 of 23
slide 11 of 23
slide 12 of 23
slide 13 of 23
slide 14 of 23
slide 15 of 23
slide 16 of 23
slide 17 of 23
slide 18 of 23
slide 19 of 23
slide 20 of 23
slide 21 of 23
slide 22 of 23
slide 23 of 23

앞의 라인을 추가하고 브라우저에서 페이지를 새로 고침하면, 개발자 도구의 콘솔에 console.log()와 print() 명령이 메시지를 출력합니다. 출력된 메시지는 다음과 같습니다.

targets 값: (50) [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
     0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
     0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
Tensor
    [[1, 0, 0],
     [1, 0, 0],
     [1, 0, 0],
     ...,
     [1, 0, 0],
     [1, 0, 0],
     [1, 0, 0]]

또는

targets 값: (50) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
     1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
     1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
Tensor
    [[0, 1, 0],
     [0, 1, 0],
     [0, 1, 0],
     ...,
     [0, 1, 0],
     [0, 1, 0],
     [0, 1, 0]]

신간 소식 구독하기

뉴스레터에 가입하시고 이메일로 신간 소식을 받아 보세요.