더미 변수 트랩 및 Tensorflow의 교차 엔트로피

Question

나는 Tensorflow 분류기를 사용하여 교육시 교차 엔트로피 및 단일 핫 트 랙 레이블을 사용합니다. 더미 변수 트랩의 영향을 받습니까? 그렇다면 클래스 중 하나를 제거해야합니까? 그렇지 않다면 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits은 더미 변수 트랩에 영향을받지 않습니까? 코드 :

batch_size = tf.shape(truthLabels_placeholder)[0] 
indices = tf.expand_dims(tf.range(0, batch_size), 1) 
labels = tf.expand_dims(truthLabels_placeholder, 1) 
concated = tf.concat(axis=1, values=[indices, labels]) 
onehot_labels = tf.sparse_to_dense(concated, tf.stack([batch_size,shared.nClasses]), 1.0, 0.0) 
cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=onehot_labels) 
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy) 

Answer 1

아니요, 더미 변수 트랩의 영향을받지 않습니다. 이 노트는 교차 엔트로피 및 softmax 함수를 사용하여 분류를위한 손실 함수를 만드는 동기를 부여합니다 : http://cs231n.github.io/linear-classify/#softmax.