1. 編碼輸出便簽
多類分類問題與二類分類問題類似，需要將類別變數（categorical function）的輸出標籤轉化為數值變數。這個問題在二分類的時候直接轉換為（0，1）（輸出層採用sigmoid函式）或（-1，1）（輸出層採用tanh函式）。類似的，在多分類問題中我們將轉化為虛擬變數（dummy variable）：即用one hot encoding方法將輸出標籤的向量（vector）轉化為只在出現對應標籤的那一列為1，其餘為0的布林矩陣。keras中的np_utils.to_categorical函式來進行。
2. 構建神經網路模型多分類問題是要softmax啟用函式配合分類交叉熵函式使用，而二分類問題要使用sigmoid啟用函式配合二進位制交叉熵函式適用，源自「keras中的多分類損失函式用法categorical_crossentropy」
from keras.metrics import categorical_accuracymodel.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=[categorical_accuracy])
或model.compile(loss=』categorical_crossentropy』, optimizer=』adam』,metrics=[『accuracy』])
分類指標
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