Cộng đồng Hỏi & Đáp của Inflearn

loss_function에서 label값으로 사용되는 P에 tf.one_hot이 적용되는데,

이 때 tf.one_hot의 첫 번째 argument는 모든 label class가 할당되어야 하지 않나요?

code에서 label[4]는 특정 단일 class의 label number값을 가지고 있어 반환값이 항상 [0, 0] 으로 나옵니다.

만일 class가 1개가 아니라 2개..또는 3개라면

num_class가 2일 때 P 의 값은 [0, 1] 또는 [1, 0]의 값이,

num_class가 3일 때 P 의 값은 [0, 0, 1] 또는 [0, 1, 0] 또는 [1, 0, 0]의 값이 사용되어야 한다고 생각하는데 맞을까요?

C값에는 IOU값을 주셨는데, 결국 C값은 object loss가 계산되는 과정에서 best box mask가 1인 cell의 위치에서만 사용이 될 것이고(나머지는 0의 값이기 때문), 해당 cell의 C값은 1이기 때문으로 이해해도 괜찮을까요?

만약 제가 이해한 것이 맞다면, C = 1을 할당해도 괜찮다고 봐도 될까요?