我有一组数据，标记了5个类别。
每个类别代表物理世界中同一事件的不同强度。
重要的是，第5类别基本上是与第1类别（例如地震）相同事件的更强版本。
请问有人可以提供一些建议，如何让模型（TensorFlow/Keras）了解这些信息吗？
回答：
对于多类分类问题，独热编码（One-Hot Encoding）是常用的方法。在你的案例中，类别3的事件标签将被编码为[0, 0, 1, 0, 0]。你将创建一个具有softmax激活函数的密集输出层的模型，然后通过输出层的argmax来获取预测结果以确定类别。
如果你想知道如何在模型中体现所有类别都是同一类别的变体这一事实，你可以考虑使用嵌入层（Embedding Layers）。嵌入层基本上将一个分类（稀疏）向量转换为一个密集向量，并且允许这种转换成为模型的可学习参数。它使得模型能够在向量空间中将相似的类别聚集在一起。这在语言模型中很常见，用于将相似的词汇聚集在一起。例如，Woman（女人）、Lady（女士）、Queen（女王）在嵌入向量中会比Man（男人）、Lord（领主）、King（国王）更接近。在你的案例中，类别1、2、3可能比4、5更接近，而嵌入层将允许你的模型学习到这一点。
