다음으로 모델이 효과적으로 구현될 수 있게 여러 가지 환경을 설정합니다.

코드 5-16 훈련에 사용될 환경 설정

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

이 예제에서 사용할 데이터셋은 캐글에서 제공하는 개와 고양이에 대한 이미지⁴입니다. 여기에서 제공하는 데이터가 많기 때문에 다음 예제에서는 일부 이미지만 사용합니다.

케라스에서는 이미지 데이터 학습을 돕는 다양한 패키지를 제공하는데, 그중 하나가 ImageDataGenerator 클래스입니다. ImageDataGenerator 클래스를 사용하여 객체를 생성할 때 파라미터를 전달해 줌으로써 데이터의 전처리를 쉽게 할 수 있습니다. 또 이 객체의 flow_from_directory 메서드를 활용하면 폴더 형태의 데이터 구조를 바로 가져와서 사용할 수 있는 장점이 있습니다.