keras에서 weighted binary crossentropy를 적용할 때 방법을 공유하고자 한다. 바로 sklearn의 class_weight를 활용하는 것이다. from sklearn.utils import class_weight weights = class_weight.compute_class_weight('balanced', np.unique(train_y), train_y) weights = {i : weights[i] for i in range(2)} weights ## {0: 0.6254180602006689, 1: 2.493333333333333} class_weight에 어떻게 보면 고정된 weight를 주는 방법이다. 더 나은 방법은 아마도 batch_size마다 weight를 계산..