Industry 4.0/Tensorflow 2.0 (3) 썸네일형 리스트형 Loss ( 손실 ) "epochs = 10" 란 뜻은 10회 반복하여 학습하라 라는 뜻 1/10 ~ 10/10 은 몇번째 학습 중인지 상태를 표시함 0s 1ms/step ... 은 각 학습마다 걸린 시간을 표시함 loss : 2548.6941 ... 은 Loss = ((예측 - 결과)² = Av ) 정답과 예측이 같으면 Loss 는 0이 된다 대부분 1보다 작은 수치가 되어야 정확하다고 표현한다 첫 번째 신경망 훈련하기: 기초적인 분류 문제 이 튜토리얼에서는 운동화나 셔츠 같은 옷 이미지를 분류하는 신경망 모델을 훈련합니다. 상세 내용을 모두 이해하지 못해도 괜찮습니다. 여기서는 완전한 텐서플로(TensorFlow) 프로그램을 빠르게 살펴 보겠습니다. 자세한 내용은 앞으로 배우면서 더 설명합니다. 여기에서는 텐서플로 모델을 만들고 훈련할 수 있는 고수준 API인 tf.keras를 사용합니다. 패션 MNIST 데이터셋 임포트하기 10개의 범주(category)와 70,000개의 흑백 이미지로 구성된 패션 MNIST 데이터셋을 사용하겠습니다. 이미지는 해상도(28x28 픽셀)가 낮고 다음처럼 개별 옷 품목을 나타냅니다: 패션 MNIST는 컴퓨터 비전 분야의 "Hello, World" 프로그램격인 고전 MNIST 데이터셋을 대신해서 자주 사용됩니.. 텐서플로 2.0 시작하기 공홈의 튜토리얼을 기반으로 공부를 하기로 한다 https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner 텐서플로 2.0 시작하기: 초보자용 | TensorFlow Core Note: 이 문서는 텐서플로 커뮤니티에서 번역했습니다. 커뮤니티 번역 활동의 특성상 정확한 번역과 최신 내용을 반영하기 위해 노력함에도 불구하고 공식 영문 문서의 내용과 일치하지 않을 수 www.tensorflow.org Tensorflow 2.0.0 버전 설치 MNIST 데이터셋을 로드하여 준비합니다. 샘플 값을 정수에서 부동소수로 변환 층을 차례대로 쌓아 tf.keras.Sequential 모델을 만듭니다. 훈련에 사용할 옵티마이저(optimizer)와 손실 함수를 선택 모델을 훈련하고.. 이전 1 다음
