더북(TheBook)

 

2딥러닝 기본 프레임 만들기

 

이제 불러온 데이터를 실행할 차례입니다. 총 60,000개의 학습셋과 10,000개의 테스트셋을 불러와 속성 값을 지닌 X, 클래스 값을 지닌 Y로 구분하는 작업을 다시 한번 정리하면 다음과 같습니다.

 

from keras.datasets import mnist


(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = mnist.load_data()


X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 784).

astype(‘float32’) / 255

X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 784).astype(‘float32’) /

255


Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train, 10)

Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test, 10)

 

이제 딥러닝을 실행하고자 프레임을 설정합니다. 총 784개의 속성이 있고 10개의 클래스가 있습니다. 따라서 다음과 같이 딥러닝 프레임을 만들 수 있습니다.

 

model = Sequential()

model.add(Dense(512, input_dim=784, activation=‘relu’))

model.add(Dense(10, activation=‘softmax’))

신간 소식 구독하기
뉴스레터에 가입하시고 이메일로 신간 소식을 받아 보세요.