sparse_categorical_crossentropy1 [Keras] 다중 클래스 분류 손실 함수 sparse_categorical_crossentropy와 categorical_crossentropy는 딥러닝 모델을 훈련시킬 때 주로 사용되는 손실 함수(loss function) 중 두 가지입니다. 이 두 손실 함수는 주로 다중 클래스 분류 문제를 해결할 때 쓰이며, 모델의 출력과 실제 레이블 간의 차이를 측정하여 모델을 훈련시키는 데 사용됩니다. 둘 다 크로스 엔트로피(cross-entropy)를 기반으로 합니다. categorical_crossentropy categorical_crossentropy는 주로 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 형식의 레이블을 사용하는 다중 클래스 분류 문제에 적합합니다. 원-핫 인코딩은 각 클래스에 대해 하나의 레이블을 선택하고, 선택한 클래스의 인덱.. 2023. 9. 12. 이전 1 다음
