다음과 같은 모델 훈련 결과를 볼 수 있습니다.
Epoch 1/5
1875/1875 [==============================] - 35s 19ms/step - loss: 0.8342 - accuracy: 0.6931
Epoch 2/5
1875/1875 [==============================] - 37s 20ms/step - loss: 0.5398 - accuracy: 0.8009
Epoch 3/5
1875/1875 [==============================] - 39s 21ms/step - loss: 0.4776 - accuracy: 0.8269
Epoch 4/5
1875/1875 [==============================] - 37s 20ms/step - loss: 0.4329 - accuracy: 0.8436
Epoch 5/5
1875/1875 [==============================] - 36s 19ms/step - loss: 0.4059 - accuracy: 0.8528
313/313 - 1s - loss: 0.4223 - accuracy: 0.8503
[0.42226240038871765, 0.8503000140190125]
심층 신경망과 비교하여 정확도(85%)가 낮은데, 더 많은 층을 쌓는다면 심층 신경망보다 정확도가 높아질 수 있습니다. 개별적으로 층을 더 쌓아 결과를 확인해 보는 것도 좋은 학습 방법이 될 것입니다.