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在上两次博客中，我们定义分类问题的损失函数，其中用到的Label都是one-hot形式，其实真不一定必须用one-hot，不过用one-hot的主要因素包括（在PyTorch中我们不用显式地自己把标签（一维列表或一维数组形式的整数索引）转换为one-hot形式，函数内部会自动转换）：

• one hot的形式无法比较大小。如果你预测的label是苹果，雪梨，香蕉，草莓这四个，显然他们不直接构成比较关系，但如果我们用1,2,3,4来做label就会出现了比较关系，labe之间的距离也不同。有了比较关系，第一个label 和最后一个 label的距离太远，影响模型的学习。因为模型觉得label 1和label 2最像，和最后一个label 最不像。不过当你的label之间存在直接的比较关系，就可以直接用数字当label。例如你做一个风控模型，预测的是四个风险类别[低，中，高，紧急]，其实你也可以用1，2，3，4来做label，因为确实存在一个比较。但这本质上就成了回归问题。所以如果用one-hot表示Label，就不会构成比较关系。
• one hot的形式还可以计算top N准确度。预测的结果将会是[0.1, 0.6, 0.2, 0.1]这样的形式，我们一般取概率最高的那个为预测结果，假设这四个label还是[苹果，雪梨，香蕉，草莓]，如果真实的结果是雪梨，那么这个结果是top1 准确的。但如果实际结果是香蕉，但香蕉的概率排第二，那么这个结果也是top 2准确的。top N准确率在推荐类应用中很常用，你购物时经常会看到物品下方有N个推荐搭配，如果推荐模型的top N准确率越高，那么这个购物推荐的最后转化效果就越好

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