Deep Learning : 분류의 문제에서 loss 셋팅하는 방법

 # 중요!! 학습데이터의 로스는 의미가없다 벨류게이션의 로스가 더 중요하다.

 

사용 예 1.

model = build_model()
 
early_stop = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)

epoch_history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100000, validation_split=0.2, callbacks= [early_stop])

 

 

 

 

 

사용 예 2.

model.compile('adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

 

 

 

에러난 상황

이유 : 예측값은 레이블인코딩이 안되어있기 때문에 오류가 난다.