모두의 딥러닝 (8) - 다중 분류 문제 해결하기

죄송합니다.. 흑백사진밖에 없습니다 ㅠㅠ

위 사진은 아이리스라는 꽃인데 아이리스는 꽃잎의 모양과 길이에 따라 여러 가지 품종으로 나뉘는데 보는 거와 같이 다른 품종이지만 비슷해 보인다. 이런 경우는 어떻게 할까?

이번 프로젝트는 아이리스의 품종을 예측하는 문제인데 이 세 품종을 골라내야 되므로 클래스가 3개이다. 이렇게 여러 개의 답 중 하나를 고르는 분류 문제를 다중 분류라고 한다.

 

이제 케라스를 이용해 아이리스의 품종을 예측해보자!

 

이런 다중 분류 문제를 위해 필요한 원-핫 인코딩에 대해 배웠고

이제 모델을 만들어 보자!

 이제 다중 분류에 적절한 오차 함수인 categorical_crossentropy를 사용하고 활성화 함수는 adam으로 정한후 전체 샘플이 50(epoch=50)회 반복될 때까지 실험을 진행하되 한 번에 입력하는 값(batch_size)은 1개로 딥러닝 시작!

이번 딥러닝에는 epoch를 50으로 정한 후 실행한 결과 정확도가 98%가 나왔다.

그럼 epoch를 계속 늘리면 100%가 되지 않을까? 

그렇지 않다. 그 이유는 과적합이 일어나기 때문인데 이에 대해서는 다음 장에서 알아보자!