DNN 패션 분류기 진행중

주피터 노트북 텐서플로우 2.2.0 환경에서 Numpy, Matplotlib, Keras 를 임포트하여 Fashion-Mnist 분류기를 만들고 있습니다. 학습셋과 테스트셋으로 나눠진 데이터를 이용해 4층 퍼셉트론 설계, 1층은 입력 모양을 잡은 후 렐루 함수 활성화 2층은 배치 정규화층을 추가 3층은 10개의 덴스층을 설정했고 4층은 ReLU를 적용하여 출력되도록 했습니다. 손실함수와 옵티마이저는 아담과 sparse_categorical_crossentropy 로 설정했습니다. 처음 입력된 데이터는 csv파일이 아니라 케라스 데이터셋을 이용해 온라인으로 불러오는데 셔플, 리핏하는 과정을 새로 익히고 위의 설계대로 딥러닝 결과를 출력했지만, -퍼셉트론 층 추가와 함수 변경으로 정확도 상승 기대 -learning rate와 batch size 변경으로 정확도와 학습 속도 상승 기대 -임의의 값으로 최적의 학습 하이퍼 파라미터를 정하는 것이 아닌 학습 모델을 저장하고, 테스트셋의 오차가...

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