③ 모델을 훈련시키기 위한 파라미터는 다음과 같습니다.
ⓐ 첫 번째 파라미터: 학습에 사용되는 데이터셋입니다.
ⓑ epochs: 학습에 대한 반복 횟수를 의미합니다.
ⓒ validation_data: 검증 데이터셋을 설정합니다.
ⓓ verbose: 훈련의 진행 과정을 보여 줍니다. 0이면 아무것도 출력하지 않고, 1이면 훈련의 진행도를 표시하는 진행 막대를 보여 줍니다. 2면 미니 배치마다 훈련 정보를 출력합니다.
코드를 실행하면 다음과 같이 훈련 결과가 출력됩니다.
Found 385 images belonging to 2 classes.
Found 98 images belonging to 2 classes.
Epoch 1/10
13/13 - 8s - loss: 0.6934 - accuracy: 0.4182 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 2/10
13/13 - 8s - loss: 0.6933 - accuracy: 0.4727 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 3/10
13/13 - 8s - loss: 0.6934 - accuracy: 0.4727 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 4/10
13/13 - 8s - loss: 0.6934 - accuracy: 0.4727 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 5/10
13/13 - 8s - loss: 0.6931 - accuracy: 0.5065 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 6/10
13/13 - 8s - loss: 0.6929 - accuracy: 0.5273 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 7/10
13/13 - 8s - loss: 0.6929 - accuracy: 0.5273 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 8/10
13/13 - 8s - loss: 0.6927 - accuracy: 0.5273 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 9/10
13/13 - 8s - loss: 0.6927 - accuracy: 0.5273 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 10/10
13/13 - 8s - loss: 0.6926 - accuracy: 0.5273 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.5000