다음은 모델 평가에 대한 실행 결과입니다.
훈련 데이터셋 평가...
loss=0.1755, accuracy: 93.8301%
테스트 데이터셋 평가...
loss=0.4071, accuracy: 82.4319%
시간: 235.93058919906616
RNN을 사용하는 것과 비교할 때 훈련 데이터셋과 검증 데이터셋에 대한 정확도가 높아졌습니다.
이제 LSTM 계층 네트워크를 이용한 코드를 구현해 보겠습니다.
다음은 모델 평가에 대한 실행 결과입니다.
훈련 데이터셋 평가...
loss=0.1755, accuracy: 93.8301%
테스트 데이터셋 평가...
loss=0.4071, accuracy: 82.4319%
시간: 235.93058919906616
RNN을 사용하는 것과 비교할 때 훈련 데이터셋과 검증 데이터셋에 대한 정확도가 높아졌습니다.
이제 LSTM 계층 네트워크를 이용한 코드를 구현해 보겠습니다.