각 타임 스텝마다 손실, 정확도, validation 손실, validation 정확도 값이 출력된다. 에포크를 100번으로 설정했으나 조기 종료됐다. 모델 학습의 결괏값을 데이터 프레임으로 만들어 확인해 보자.
df_hist
실행 결과
|
index |
loss |
accuracy |
val_loss |
val_accuracy |
|
0 |
0.987151 |
0.517544 |
0.946125 |
0.494152 |
|
1 |
0.926311 |
0.519006 |
0.914553 |
0.494152 |
|
2 |
0.898712 |
0.546784 |
0.900769 |
0.52924 |
|
3 |
0.850071 |
0.601608 |
0.847878 |
0.602339 |
|
4 |
0.734621 |
0.699561 |
0.785979 |
0.669591 |
|
5 |
0.617952 |
0.744152 |
0.739092 |
0.643275 |
|
6 |
0.486179 |
0.807018 |
0.854934 |
0.710526 |
|
7 |
0.474456 |
0.827485 |
0.789133 |
0.690058 |
|
8 |
0.359615 |
0.869152 |
0.796719 |
0.684211 |
|
9 |
0.294058 |
0.89693 |
0.92473 |
0.692982 |
|
10 |
0.26791 |
0.906433 |
0.923337 |
0.695906 |