훈련과 검증 데이터셋의 정규화도 마쳤으니 모델 훈련을 진행해 봅시다. 다음 코드는 앞서 사용했던 코드와 동일하며, 단지 데이터셋의 정규화 유무만 다릅니다.
코드 9-31 데이터셋 로딩 및 모델 훈련
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu',
input_shape=(x_train.shape[1],)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(8, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
history2 = model.fit(
x_train, y_train,
epochs=26, batch_size=60,
validation_data=(x_test, y_test))