다중분류

챕터 7과 8은 패션 MNIST 데이터셋을 사용할 것 이다. 이 데이터셋은 10종류의 패션 아이템으로 구성되어 있다.패션 MNIST 데이터는 워낙 유명하기 때문에 많은 딥러닝 라이브러리에서 이 데이터를 가져올 수 있는 도구를 제공한다. 텐서플로(TensorFlow)를 이용해 이 데이터를 불러올 것이다. 텐서플로도 코랩에서 바로 사용할 수 있다.keras.datasets.fashion_mnist 모듈 아래 load_data() 함수는 훈련 데이터와 테스트 데이터를 나누어 반환한다. 이 데이터는 각각 입력과 타깃의 쌍으로 구성되어 있다.훈련 데이터는 60000개의 이미지로 이루어져 있고 각 이미지는 28 * 28 크기이다. 타깃도 60000개의 원소가 있는 1차원 배열이다. 테스트 세트의 크기도 확인해보면 ..

앞서 로지스틱 회귀를 통해 2개의 선택지 중에서 1개를 고르는 이진 분류(Binary Classification)를 풀어봤습니다. 이번 챕터에서는 소프트맥스 회귀를 통해 3개 이상의 선택지 중에서 1개를 고르는 다중 클래스 분류(Multi-Class Classification)를 실습해봅시다.1. 다중 클래스 분류(Multi-class Classification)이진 분류가 두 개의 답 중 하나를 고르는 문제였다면, 세 개 이상의 답 중 하나를 고르는 문제를 다중 클래스 분류(Multi-class Classification)라고 합니다. 아래의 문제는 꽃받침 길이, 꽃받침 넓이, 꽃잎 길이, 꽃잎 넓이라는 4개의 특성(feature)을 가지고 setosa, versicolor, virginica라는 3개..