cnn model

cnn model

• validation data 추가
• callbacks 사용

1. validation data추가

1. compile
2. fit

compile

model.compile(optimizer="adam",
    loss="categorical_crossentropy",
    metrics=["accuracy"])

fit

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20,callbacks=callbacks_list, validation_split = 0.2 ,batch_size=64)

• validation_split 사용

위 코드를 사용하게 되면 , 기존 train data의 지정값만큼 validation data로 가게 된다.

이를 통해 , accuracy , loss 뿐만 아니라 , val_accuracy, val_loss 값까지 구할 수 있게 된다.

2. callbacks 사용

earlystopping 사용

callbacks_list = [                      
    keras.callbacks.EarlyStopping(
        monitor="val_accuracy",               # monitor 를 보고 earlystop 을 하겠다 . 즉, 지표이다.
                                                # val_accuracy는 val_data를 넣어야 생기는 값 , 안넣으면 안생긴다.
        patience=3,                             # patience : 작아지다가 커지는 경우 , 이런것을 두번 참는다. 작아지는것.3번쨰 
    )
]

• callback_list 라는 변수에 callback.EarlyStopping을 지정해준다.

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20,callbacks=callbacks_list, validation_split = 0.2 ,batch_size=64)

• callbacks = callbacks_list 를 사용하여 , 지정해준 earlystopping기능을 이용해준다.

이렇게 하게 되면 ,

좀 더 정확한 모델을 구현할 수 있다.

더 나은 개발이 되길 바라며:)