categorial_crossentropy(다중 분류 손실 함수) -출력 값이 one-hot coding된 결과로 나옴->label(y)을 one-hot encoding해서 넣어주어야 합니다 -클래스가 상호 배타적일 경우 사용->각 샘플이 정확히 하나의 클래스에 속하는 경우 sparse_categorial_crossentropy(다중 분류 손실 함수) -integer type 클래스->one-hot encoding하지 않고 정수 형태로 label(y)을 넣어줍니다 -한 샘플에 여러 클래스가 있거나 label이 soft 확률일 경우 사용 binary_crossentropy -binary 다중 분류 손실 함수 -label들이 독립적일 때 사용