update.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。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。metrics=['acc'])model.summary()で確認すると次のようになります。0_________________________________________________________________前回と比較すると、最終層のパラメータが増えていることが確認できます。多クラス分類では正解ラベルの与え方も変わるので変更が必要です。前回からの変更点は以上です。これで学習を実行したところ、次のような結果となりました。前回同様、今回も高い精度が出て、うまくいったようです。upLoginユーザーは見つかりませんでした。