
378
2
부
신경망과 딥러닝
마지막으로 분류기이므로 훈련과 평가 시에 정확도를 측정하기 위해
"
accuracy
"
로 지정합니다.
모델 훈련과 평가
이제 모델을 훈련할 준비가 되었습니다. 모델을 훈련하려면 간단하게
fit
()
메서드를 호출합니다.
>>> history = model.fit(X_train, y_train, epochs=30,
... validation_data=(X_valid, y_valid))
...
Train on 55000 samples, validate on 5000 samples
Epoch 1/30
55000/55000 [======] - 3s 49us/sample - loss: 0.7218 - accuracy: 0.7660
- val_loss: 0.4973 - val_accuracy: 0.8366
Epoch 2/30
55000/55000 [======] - 2s 45us/sample - loss: 0.4840 - accuracy: 0.8327
- val_loss: 0.4456 - val_accuracy: 0.8480
[...]
Epoch 30/30
55000/55000 [======] - 3s 53us/sample - loss: 0.2252 - accuracy: 0.9192
- val_loss: 0.2999 - val_accuracy: 0.8926 ...