Tensorflow 시작하기 10 (성능 향상-배치 사용)

사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0
​





기획: MNIST 데이터 셋을 이용하여, 손글씨 숫자를 맞추는 AI(인공지능) 만들기





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이번 시간에는 간단한 방법으로 성능을 향상시키는 방법을 알아보겠습니다.
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아래는 성능 향상하기 전 그래프입니다.














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아래는 시작하기 9 그래프입니다.










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배치(Batch)를 적용해보겠습니다.
배치를 적용하기 전, tensorflow dataset으로 만들어줍시다.










​
tensorflow dataset으로 만드는 이유는 Batch를 쉽게 사용하기 위해서입니다.
​
batch 크기는 보통 2의 배수로 많이 사용합니다.
2, 4, 8, 16, 32, ...
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batch는 아래와 같이 사용합니다.





















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batch size 32
​

















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​
batch size 128





















​
​
batch size 256

















​
​
batch size 512





















​
​
별로 성능이 나아지지 않았네요.
​
계속 성능 향상을 향해 가보겠습니다.
​
끝.
​
코드:

https://github.com/shwoghk14/mnist_tensorflow


카테고리: Tensorflow, BlackSmith
세계적인 앱 개발자(The World class application developer)
반구저기(反求諸己)

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