학습 할 때 어떤 것에대해서 분류 할 때 0 과 1 로 나누는데

[kimsijin33]

이런 기준을 여러개 둘 수 있나요?
기준1 에 대한 1, 0 값
기준2 에 대한 1, 0 값
기준3 에 대한 1, 0 값
....

현재는 0 과 1 로 트래인 값으로 학습 하는데, 부정 긍정 으로요

어떤1 가까우면 1 다르면 0

어떤2 가까우면 1 다르면 0

...

위같은 방법으로요
이런것을 여러개 기준을 둘 수 있나요?

이같은 것을 차원이라고 하나요? dimension

[MSWon]

말씀 주신 것 처럼 n개의 카테고리로 분류를 원하시면 n차원에 대해서 예측을 하면 됩니다.

[kimsijin33]

말씀 주신 것 처럼 n개의 카테고리로 분류를 원하시면 n차원에 대해서 예측을 하면 됩니다.

답변 감사드립니다.
코드를 예시로 좀 알려주실 수 있을까요?

[MSWon]

아래보시면 num_class 크기의 카테고리로 분류가 됩니다.
따라서 num_class를 임의로 설정만 하시면 됩니다.

Sentimental-Analysis/Bidirectional_LSTM/Bi_LSTM.py

Lines 26 to 31 in be964e8

	with tf.variable_scope('Weights', reuse = tf.AUTO_REUSE):
	self.W = tf.get_variable(name="W", shape=[2 * lstm_units, num_class],
	dtype=tf.float32, initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer())
	self.b = tf.get_variable(name="b", shape=[num_class], dtype=tf.float32,
	initializer=tf.zeros_initializer())

Sentimental-Analysis/Bidirectional_LSTM/Bi_LSTM_train.py

Line 57 in be964e8

Y = tf.placeholder(tf.float32, shape = [None, num_class], name = 'Y')

[kimsijin33]

답변 감사드립니다.