모델의 예측력에 대한 성능 확인을 위해 테스트 데이터셋을 모델에 적용시킵니다.

코드 7-62 모델 예측 결과

test_loss, test_acc = evaluate(model,test_loader)
print("Test Loss: %5.2f | Test Accuracy: %5.2f" % (test_loss, test_acc))

다음은 테스트 데이터셋을 이용했을 때 모델의 예측력입니다.

Test Loss: 0.07 | Test Accuracy: 0.98

예측력(정확도)이 98%로 상당히 높게 나왔습니다. 역시 LSTM 셀을 사용했을 때와 성능이 비슷합니다.

MNIST 데이터셋에 대해서는 높은 성능을 보이지만 또 다른 데이터셋을 적용했을 때는 정확도가 낮게 나올 수도 있습니다. 따라서 주어진 데이터셋에 대해 다양한 모델을 적용해 보고 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 것이 중요합니다.