Multiclass Classifications

지금까지는 binary classification 문제들을 다뤄왔다면 이제는 multiclass 문제들을 다뤄보자
그래봤자 binary_crossentropy에서 categorical_crossentropy로 바뀌는게 전부다.

요거는 강의중에나오는 가위바위보 이미지 데이터 링크이다.
http://www.laurencemoroney.com/rock-paper-scissors-dataset/

tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')

model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])

마지막에 softmax가 오는거랑 loss가 categorical_crossentropy가 되는거 이게 다다.

train_generator = training_datagen.flow_from_directory(
	TRAINING_DIR,
	target_size=(150,150),
	class_mode='categorical',
  batch_size=126
)

아 데이터 generator의 class_mode가 categorical이 되는 것 이것까지가 전부다.

다음 코스로는 txt data를 다룬다고 한다.

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