훈련에 대한 결과를 시각화하는 코드는 앞서 사용한 코드와 같습니다.

    코드 8-25 모델 훈련에 대한 시각화

    BUFFER_SIZE = 10000
    BATCH_SIZE = 64
    train_dataset = train_batches.shuffle(BUFFER_SIZE)
    import matplotlib.pyplot as plt
    history_dict = history.history
    acc = history_dict['accuracy']
    val_acc = history_dict['val_accuracy']
    loss = history_dict['loss']
    val_loss = history_dict['val_loss']
    epochs = range(1, len(acc)+1)
    plt.figure(figsize=(4,3))
    plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
    plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
    plt.title('Training and validation loss')
    plt.xlabel('Epochs')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.legend()
    plt.show()
    
    plt.figure(figsize=(4,3))
    plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
    plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
    plt.title('Training and validation accuracy')
    plt.xlabel('Epochs')
    plt.ylabel('Accuracy')
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.ylim((0.5,1))
    plt.show()
    신간 소식 구독하기
    뉴스레터에 가입하시고 이메일로 신간 소식을 받아 보세요.