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[Keras] Model.evaluate 함수 Model.evaluate evaluate 함수를 사용하면 모델의 최종적인 accuracy와 loss 값을 알 수 있다. loss는 예측값과 실제값이 차이나는 정도를 나타내는 지표이며 작을 수록 좋다. Model.evaluate( x=None, y=None, batch_size=None, verbose=1, sample_weight=None, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, return_dict=False, **kwargs ) https://keras.io/api/models/model_training_apis/#evaluate-method Keras documentation: Mode.. 2022. 1. 4.
[Keras] Model.fit 함수 Model.fit 함수 Model.fit( x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose="auto", callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None, validation_steps=None, validation_batch_size=None, validation_freq=1, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, ) verbose : Verbosity mode. 0, 1 or .. 2022. 1. 4.
[Keras] model / weight 저장 및 불러오기 model / weight 저장 및 불러오기 keras에서 model과 weight를 저장 및 불러오는 방법을 살펴보자. ◦ model 저장 및 불러오기 (json / yaml) ◦ weights 저장 및 불러오기 (h5df) ◦ 둘 다 저장 및 불러오기 (h5) 각각의 방법들은 독립적이다. model 저장 및 불러오기 # json으로 model 저장 # layer layer = keras.layers.Dense(3, activation="relu") layer_config = layer.get_config() new_layer = keras.layers.Dense.from_config(layer_config) # Sequential model model = keras.Sequential([keras.I.. 2021. 12. 21.
[Keras] 손실 함수 (Loss Function) 손실 함수 (Loss Function) 손실 함수(목적 함수 또는 최적화 점수 함수)는 하나의 model을 compile하기 위해 필요한 두 개의 매개 변수 중 하나이다. 또한, loss function은 single data set을 다룬다. model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 기존의 손실 함수를 이름으로 전달하거나 TensorFlow / Theano의 심볼릭 함수(symbolic function)를 매개 변수로 전달할 수 있다. symbolic function는 다음의 두 인자를.. 2021. 12. 20.
[Keras] 학습 학습 keras model들은 입력 데이터와 label로 구성된 Numpy 배열 위에서 이루어진다. model을 학습기키기 위해서는 일반적으로 fit함수를 사용한다. (https://keras.io/api/models/sequential/) 여기서 리턴 값으로 학습 이력 (History) 정보를 return한다. 여기에는 loss, acc, val_loss, val_acc 값과 매 epoch 마다 각기 다른 값들이 저장되어 있다. ◦ loss : 훈련 손실값 ◦ acc : 훈련 정확도 ◦ val_loss : 검증 손실값 ◦ val_acc : 검증 정확도 # For a single-input model with 2 classes (binary classification): model = Sequential.. 2021. 12. 20.
[Keras] 컴파일 (Compile) 컴파일 (Compile) 모델을 학습시키기 이전에, compile 메소드를 통해서 학습 방식에 대한 환경설정을 해야 한다. 다음의 세 개의 인자를 입력으로 받는다. 최적화 (optimizer) rmsprp나 adagrad와 같은 기존의 정규화기에 대한 문자열 식별자 또는 Optimizer 클래스의 인스턴스를 사용할 수 있다. 오차역전파로 node의 weight와 bias을 계속 업데이트하여 만들어진 model을 통해 더 나은 결과를 얻는다. 데이터의 양이 늘어나거나 hidden layer의 개수가 늘어날수록 계산이 복잡해지고 시간이 오래 걸린다. 따라서 이 시간을 줄이기 위한 방법이 경사하강법 (Gradient Descent)이다. gradient descent이란 loss function 그래프에서 학.. 2021. 12. 20.
[Keras] Sequential 모델 Sequential 모델 # Keras expects this data format (n_samples, height, width, channels) sequential model은 layer를 선형으로 연결하여 구성한다. layer 인스턴스를 생성자에게 넘겨줌으로써 sequential model을 구성할 수 있다. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, input_shape=(784,)), Activation('relu'), Dense(10), Activation('softmax'), ]) 다른 방법으로 .add() 메소드를 통해서 쉽게 layer.. 2021. 12. 20.
케라스 (Keras) 케라스 (Keras) keras의 핵심적인 데이터 구조는 model이다. keras에서 제공하는 sequence model로 원하는 레이어를 쉽게 순차적으로 쌓을 수 있다. 케라스 모델링 순서 1. 데이터 set 생성하기 원본 데이터를 불러오거나 데이터를 생성하여 데이터로부터 훈련, 검증, 시험 set을 만든다. 때 DL model의 학습 및 평가를 할 수 있도록 포맷 변환 2. model 구성하기 sequence model을 생성한 뒤 필요한 layer를 추가하며 구성 좀 더 복잡한 model이 필요할 때는 keras 함수 API를 이용 3. 모델 학습과정 설정 학습하기 전, 학습에 대한 설정을 수행한다. 손실 함수 및 최적화 방법을 정의하며 compile() 함수를 사용 4. model 학습시키기 훈.. 2021. 12. 20.
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