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840 바이트 추가됨 ,  2021년 11월 17일 (수) 17:21
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== 모델 검증 ==
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= 모델 제작 =
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== Sequential 사용 ==
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keras.models.Sequential() 순차적으로 쌓일 모델 객체를 생성한다.<syntaxhighlight lang="python">
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from keras.models import Sequential
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model = Sequential()
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# 필요한 층을 더한다.
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model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(50,1)))  # 50개 유닛을 갖는 LSTM층 생성.
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model.add(Dense(1, activation='linear'))  # 일반 뉴런층 1개. 결과가 1개가 나온다.
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model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')  # 손실함수 따위를 결정한다.
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</syntaxhighlight>
 +
 
 +
= 모델 교육 =
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<syntaxhighlight lang="python">
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model.fit(x, y,
 +
    validation_data = (x_test, y_test),
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    batch_size = 10,    # 한 번에 몇 개의 데이터를 묶어서 학습시킬 것인가.
 +
    epochs = 20,        # 몇 번 학습시킬 것인가?
 +
    )   
 +
 
 +
</syntaxhighlight>
 +
 
 +
= 모델 검증 =
 
validation_data를 넣어 loss 검사를 할 수도 있지만...
 
validation_data를 넣어 loss 검사를 할 수도 있지만...
    
validation_split를 0~1 사이로 넣으면, 데이터를 처리하기 전에 해당 비율만큼 마지막에서 떼내어 epoch가 끝나면 loss를 계산하는 데 쓰인다.
 
validation_split를 0~1 사이로 넣으면, 데이터를 처리하기 전에 해당 비율만큼 마지막에서 떼내어 epoch가 끝나면 loss를 계산하는 데 쓰인다.
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[[분류:Keras]]
 
[[분류:Keras]]

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