Keras에서 weighted cross entropy 구현하기(class_weight)

불량 데이터는 정상 데이터보다 현저히 적은 수를 가질 수 밖에 없다. 이와 같이 데이터의 밸런스가 맞지 않는 경우, under-sampling을 수행하거나, weighted loss를 필요로 한다. 아래 내용은 불량 여부를 판단하는 이미지 모델에 weight binary cross entropy를 만든 것이다. 이 때 keras을 활용하였으며, 모델은 ResNet50을 구현되었다. 1. 모델 정의 from keras.applications.resnet import ResNet50 from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model model_input = Input(shape=train_X.shape[1:]) model = ResNe..

2022.04.26