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3그래프로 확인하기

 

이번 실습으로 학습할 과제는 딥러닝 프레임워크가 만들어 낸 모델을 업데이트하는 과정입니다. 이를 위해서는 에포크를 얼마나 지정할지를 결정해야 합니다. 학습을 반복하는 횟수가 너무 적어도 안 되고 또 너무 많아도 과적합을 일으키므로 문제가 있습니다. 모델의 학습 시간에 따른 정확도와 테스트 결과를 그래프를 통해 확인해 보겠습니다. 다음과 같이 스크립트를 작성합니다.

 

df = df_pre.sample(frac=0.15)


history = model.fit(X, Y, validation_split=0.33, epochs=3500,

batch_size=500)

 

모델이 학습되는 과정을 history 변수를 만들어 저장합니다. 긴 학습의 예를 지켜 보기 위해 에포크(epoch)를 3500으로 조정하였습니다. 시간이 너무 오래 걸리지 않도록 sample() 함수를 이용하여 전체 샘플 중 15%만 불러오게 하고, 배치 크기는 500으로 늘려 한 번 딥러닝을 가동할 때 더 많이 입력되게끔 했습니다. 불러온 샘플 중 33%는 분리하여 테스트셋으로 사용하였습니다.

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