[딥러닝] 실습(2)

사이킷런 (머신러닝 프레임워크)

 

input 4가지 요소 넣기

 

param 가중치 갯수

 

 

 

 

기울기 즉 관성

Running rate 를 계속 바꿔야한다 대부분 1/10씩 batch_size = 20 대부분 118개 보여주는 것 (개 , 고양이 사진을 모아서 준다 20개씩)

 

보면 정확도는 올라가고 loss가 줄고 있다. val_ 는 테스트 데이터의 정확도와 loss다 

 

 

history객체

파이썬에서 key, value 쌍으로 저장된 것이 딕셔너리 딕셔너리 형태로 저장된 것을 확인할 수 있다 (위 사진의 결과)따라서 key를 입력하면 value 가 나온다

 

history = {'accuracy' : [0.6810,0.8211,0.8924,...,0.9976],''loss': [0.9340,0.5364,0.3436,...,0.0302],'val_accuracy' = [0.7227,...,0.9877],'val_loss'=[0.6207,...,0.0772]}

key: value 한 묶음이 하나

 

['loss']을 하면 0.9740,..등 값이 나온다

range는 arrange와 같다. 1부터 50 +1 번째 까지

두 개의 그래프가 중첩 된다. 'bo'  'r':빨간색

 

 

wn 줄바꿈

confusion_matrix 는 각 클래스별 몇개 맞췄는지 알 수 있다

뉴런들은 확률값으로 나오기에 예측하는 것이다 pred은 뉴런 개수 만큼 가로벡터로 나옴

입력 넣을 갯수만큼 출력의 행의 갯수 

argmax는 가장 큰 값의 위치를 리턴 해줌 

새로로 실제 , 가로는 예측 

실제는 버지니카인데 모델이 세토사라고 맞춘게 0개 , 버시컬러라도 본 것이 1개 

대각선으로 맞고 나머지가 0이어야 맞는 것