２クラス分類から多クラス分類への変更 - Qiita

前回、自分のデータセットで品と不良品の判別をやってみました。 前回は『PythonとKerasによるディープラーニング』のサンプルに忠実に2クラス分類でやりましたが、今回は出力に「良品」と「不良品」の2つを独立して設定し、どうなるのか試してみました。 実装上の違いは モデルの最終層のカテゴリ数が1 → 2 モデルの最終層の活性化関数がsigmoid → softmax 損失関数がbinary_crossentropy → categorical_crossentropy ImageDataGeneratorのオプションclass_modeがbinary → categorical です。 使用するデータセットは前回と同じで、モデル構成やハイパーパラメータも極力同じにしました。 モデル定義 モデル定義の部分は下記のように変更しました。 # モデルの定義 model = models.Sequ