2,000번의 학습 결과가 저장되어 있음을 알 수 있습니다.
이 중 학습한 모델을 검증셋에 적용해 얻은 오차(val_loss)는 y_vloss에 저장하고 학습셋에서 얻은 오차(loss)는 y_loss에 저장해 보겠습니다.
= ['val_loss'] = ['loss']
이제 그래프로 표시해 보겠습니다. 학습셋에서 얻은 오차는 빨간색으로, 검증셋에서 얻은 오차는 파란색으로 표시하겠습니다.
= np.arange(len()) plt.plot(, , "o", ="red", =2, ='Testset_loss') plt.plot(, , "o", ="blue", =2, ='Trainset_loss') plt.legend(='upper right') plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('loss') plt.show()
이를 하나의 코드로 정리해서 앞서 실행했던 주피터 노트북에 이어 실행해 보겠습니다.