• N개의 클래스로 데이터 포인트를 분류하려면 모델의 마지막 Dense 층의 크기는 N이어야 합니다.

• 단일 레이블, 다중 분류 문제에서는 N개의 클래스에 대한 확률 분포를 출력하기 위해 softmax 활성화 함수를 사용해야 합니다.

• 이런 문제에는 항상 범주형 크로스엔트로피를 사용해야 합니다. 이 함수는 모델이 출력한 확률 분포와 타깃 분포 사이의 거리를 최소화합니다.

• 다중 분류에서 레이블을 다루는 두 가지 방법이 있습니다.

• 많은 수의 범주를 분류할 때 중간층의 크기가 너무 작아 모델에 정보의 병목이 생기지 않도록 해야 합니다.