활성화함수

시그모이드 함수 : Logistic 함수라고 불리기도 하며,

                             x의 값에 따라 0~1의 값을 출력하는 S자형 함수

 

model.compile(loss = 'binary_crossentropy', # 오차: 이진분류 > binary_crossentropy
              optimizer = 'SGD', # 최적화방법 (경사하강법)
              metrics = ['accuracy']) # 평가방법 (분류: 정확도/accuracy)
              
    
#3. 모델 학습
h1 = model.fit(X_train, y_train,
               validation_split = 0.2,
               epochs=100)

#모델에 대한 전체적인 내부구조 확인
model.summary()

binary crossentropy

분류 손실함수 중 하나로 이진 분류 모델에 사용

• True / False, 양성 / 음성 등 2개의 클래스를 분류할 수 있는 모델
• 이진 분류 모델의 예측값은 0과 1 사이의 확률값
• 예측값이 0에 가깝다면 False(혹은 True), 예측값이 1에 가깝다면 True(혹은 False)일 확률