Tensorflow 시작하기 9 (성능 향상-학습 반복량 증가)
사용 버전: Python 3.7.6, Tensorflow 2.1.0
이번 시간에는 간단한 방법으로 성능을 향상시키는 방법에 대해서 알아보겠습니다.
아래는 성능 향상하기 전 그래프입니다.
학습 반복량(epoch)을 조절해보겠습니다.
epoch를 5에서 23으로 증가했습니다.
맞던 3 도 안 맞게 되었습니다.
epoch를 50으로 증가해보겠습니다.
3과 5를 맞췄네요. 조금 괜찮아졌네요.
한 번 200 번 반복해보겠습니다.
3과 5의 확률이 더 높아졌네요.
만약 학습 데이터의 loss, accuracy가 test의 loss, accuracy와 차이가 많이 난다면, 과적합(overfitting)을 의심해봐야 합니다.
계속 성능 향상을 진행하겠습니다.
끝.
코드:
https://github.com/shwoghk14/mnist_tensorflow
기획: MNIST 데이터 셋을 이용하여, 손글씨 숫자를 맞추는 AI(인공지능) 만들기
이번 시간에는 간단한 방법으로 성능을 향상시키는 방법에 대해서 알아보겠습니다.
아래는 성능 향상하기 전 그래프입니다.
학습 반복량(epoch)을 조절해보겠습니다.
epoch를 5에서 23으로 증가했습니다.
맞던 3 도 안 맞게 되었습니다.
epoch를 50으로 증가해보겠습니다.
3과 5를 맞췄네요. 조금 괜찮아졌네요.한 번 200 번 반복해보겠습니다.
3과 5의 확률이 더 높아졌네요.
만약 학습 데이터의 loss, accuracy가 test의 loss, accuracy와 차이가 많이 난다면, 과적합(overfitting)을 의심해봐야 합니다.
계속 성능 향상을 진행하겠습니다.
끝.
코드:
https://github.com/shwoghk14/mnist_tensorflow
카테고리: Tensorflow, BlackSmith
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