합성곱 신경망은 각각 'train' 방법과 'fit' 방법을 사용하여 훈련하고 컴파일할 수 있습니다. 'epoch' 값은 'fit' 방식으로 제공됩니다.
자세히 알아보기: TensorFlow란 무엇이며 Keras가 TensorFlow와 함께 신경망을 생성하는 방법은 무엇입니까?
모든 레이어에 정확히 하나의 입력 텐서와 하나의 출력 텐서가 있는 일반 레이어 스택으로 작업하는 데 사용되는 순차 모델을 구축하는 데 도움이 되는 Keras Sequential API를 사용할 것입니다.
하나 이상의 레이어를 포함하는 신경망을 컨볼루션 레이어라고 합니다. 컨볼루션 신경망은 이미지 인식과 같은 특정 유형의 문제에 대해 훌륭한 결과를 생성하는 데 사용되었습니다.
Google Colaboratory를 사용하여 아래 코드를 실행하고 있습니다. Google Colab 또는 Colaboratory는 브라우저를 통해 Python 코드를 실행하는 데 도움이 되며 구성이 필요 없고 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 무료 액세스가 필요합니다. Colaboratory는 Jupyter Notebook을 기반으로 구축되었습니다.
print("Compiling the model")
model.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
print("Training the model to fit the data")
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,validation_data=(test_images, test_labels)) 코드 크레딧:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn
출력
Compiling the model Training the model to fit the data Epoch 1/10 1563/1563 [==============================] - 70s 44ms/step - loss: 1.7408 - accuracy: 0.3557 - val_loss: 1.2260 - val_accuracy: 0.5509 Epoch 2/10 1563/1563 [==============================] - 67s 43ms/step - loss: 1.1928 - accuracy: 0.5751 - val_loss: 1.0800 - val_accuracy: 0.6159 Epoch 3/10 1563/1563 [==============================] - 68s 43ms/step - loss: 1.0330 - accuracy: 0.6396 - val_loss: 0.9791 - val_accuracy: 0.6562 Epoch 4/10 1563/1563 [==============================] - 66s 43ms/step - loss: 0.9197 - accuracy: 0.6782 - val_loss: 0.9488 - val_accuracy: 0.6677 Epoch 5/10 1563/1563 [==============================] - 65s 42ms/step - loss: 0.8388 - accuracy: 0.7043 - val_loss: 0.9090 - val_accuracy: 0.6851 Epoch 6/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.7755 - accuracy: 0.7279 - val_loss: 0.8694 - val_accuracy: 0.6944 Epoch 7/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.7107 - accuracy: 0.7494 - val_loss: 0.9152 - val_accuracy: 0.6929 Epoch 8/10 1563/1563 [==============================] - 65s 42ms/step - loss: 0.6674 - accuracy: 0.7649 - val_loss: 0.8613 - val_accuracy: 0.7045 Epoch 9/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.6288 - accuracy: 0.7771 - val_loss: 0.8788 - val_accuracy: 0.7026 Epoch 10/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.5913 - accuracy: 0.7953 - val_loss: 0.8884 - val_accuracy: 0.7053
설명
- 모델이 컴파일됩니다.
- 다음 단계는 학습 데이터에 맞게 모델을 학습시키는 것입니다.
- 데이터 학습 단계 수는 10입니다.