3.5.6 레이블과 손실을 다루는 다른 방법

 앞서 언급한 것처럼 레이블을 인코딩하는 다른 방법은 다음과 같이 정수 텐서로 변환하는 것입니다.

    y_train = np.array(train_labels)

    y_test = np.array(test_labels)

이 방식을 사용하려면 손실 함수 하나만 바꾸면 됩니다. 코드 3-21에 사용된 손실 함수 categorical_crossentropy는 레이블이 범주형 인코딩되어 있을 것이라고 기대합니다. 정수 레이블을 사용할때는 sparse_categorical_crossentropy 를 사용해야 합니다.

    model.comile(optimizer='rmsprop',

                    loss='sparse_categorical_crossentropy',

                    metrics=['acc'])

이 손실 함수는 인터페이스만 다를 뿐이고 수학적으로 categorical_crossentropy와 동일합니다.