4.2.6 레이블과 손실을 다루는 다른 방법

앞서 언급한 것처럼 레이블을 인코딩하는 다른 방법은 다음과 같이 정수 텐서로 변환하는 것입니다.¹⁹

y_train = np.array(train_labels)
y_test = np.array(test_labels)

이 방식을 사용하려면 손실 함수 하나만 바꾸면 됩니다. 코드 4-21에 사용된 손실 함수 categorical_crossentropy는 레이블이 범주형 인코딩되어 있을 것이라고 기대합니다. 정수 레이블을 사용할 때는 sparse_categorical_crossentropy를 사용해야 합니다.

model.compile(optimizer="rmsprop",
              loss="sparse_categorical_crossentropy",
              metrics=["accuracy"])

이 손실 함수는 인터페이스만 다를 뿐이고 수학적으로는 categorical_crossentropy와 동일합니다.