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1데이터 전처리

 

MNIST 데이터는 케라스를 이용해 간단히 불러올 수 있습니다. mnist.load_data() 함수로 사용할 데이터를 불러옵니다.

 

from keras.datasets import mnist

 

이때 불러온 이미지 데이터를 X로, 이 이미지에 0~9까지 붙인 이름표를 Y_class로 구분하여 명명하겠습니다. 또한, 70,000개 중 학습에 사용될 부분은 train으로, 테스트에 사용될 부분은 test라는 이름으로 불러오겠습니다.

 

• 학습에 사용될 부분: X_train, Y_class_train

• 테스트에 사용될 부분: X_test, Y_class_test

 

(X_train, Y_class_train), (X_test, Y_class_test) = mnist.load_data()

 

케라스의 MNIST 데이터는 총 70,000개의 이미지 중 60,000개를 학습용으로, 10,000개를 테스트용으로 미리 구분해 놓고 있습니다. 이를 다음과 같이 확인할 수 있습니다.

 

print(“학습셋 이미지 수: %d 개” % (X_train.shape[0]))

print(“테스트셋 이미지 수: %d 개” % (X_test.shape[0]))

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