개발자를 위한 머신러닝&딥러닝

222

1

부

모델 구축

8.5

모델 구조 바꾸기

모델을 향상할 수 있는 한 가지 방법은 여러 개의

LSTM

층을 쌓는 형식으로 구조를 변경하

는 것입니다. 매우 간단하게 이 방법을 구현할 수 있습니다. 첫 번째

LSTM

층의

return

_

sequences

를

True

로 지정하면 됩니다. 다음 코드를 참고하세요.

model = Sequential()

model.add(Embedding(total_words, 8))

model.add(Bidirectional(LSTM(max_sequence_len-1, return_sequences=’True’)))

model.add(Bidirectional(LSTM(max_sequence_len-1)))

model.add(Dense(total_words, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',

metrics=['accuracy'])

history = model.fit(xs, ys, epochs=1000, verbose=1)

1

,

000

번의 에폭 동안 훈련한 구조 변경의 효과는 [그림

8

-

8

]과 같습니다. 이전 그래프와 크게

다르지 않습니다.

정확도

에폭

그림

8-8

두 번째

LSTM

층 추가하기

이전과 동일하게 ...