Lab-07-3-2 application and tips

<학습 내용>

• Sample Data
  • Fashion MNIST / IMDB / CIFAR-100

 

train과 test 이미지 로드

256 크기의 이미지들을 0 - 1 사이로 정규화

학습을 위해 모델 표준화

 

컴파일 하기 위해: optimizer, loss, metrics 선언

모델 5번에 걸쳐 훈련시킴

test 이미지 넣어서 어떻게 출력되는지 확인.

최종 코드와 이미지 출처

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<IMDB> - 자연어 처리 위한 데이터

Internet Movie DataBase - Text Classification 영화 평 분류 잘 하기 위한 처리 기법

worst - 0 (부정)

brilliant - 1 (긍정)

 

단어 10000개 선언

 

자연어 같은 경우 전처리 과정이 중요.

공백을 벡터로 선언,

시작 값, 모르는 값, 사용되지 않은 값 등을 벡터로 설정하는 전처리를 통해 학습 데이터를 구성한다.

 

모델 선언 후 어떻게 fit (학습) 할 지 설정한다.

 

<CIFAR-100>

기존 CIFAR-10에서 100개의 클래스로 확장시켜 데이터를 테스트 해 볼 수 있다.

 

cifar100 데이터를 로드하여 세부적으로 100개의 데이터에 대해 테스트 할 수 있음.