단층대 다층의 비교시작 -2-

안녕하세요?

 

지난번 포스팅에서 200에포크 사이를 비교하는데 성공했습니다만, 이게 끝이라고 하기에는 너무 실험의 횟수가 적어서, 무언가 결론을 내기 위해서 좀 더 많은 실험을 해 봐야 할 필요성이 있습니다. 물론, 이게 그렇게 큰 의미가 없을 수도 있지만, 그래도 어떻게 해서 조금은 나은 결과를 만들어 보고자 합니다.

 

먼저 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 다시금 단층으로 바꾸어 주도록 했습니다. 그리고 나서 해야 할 것으로는 역시 기계학습을 시키는데............

 

그리고 나서 다음으로 2000에포크로 기존의 10배 더 기계학습을 시켜 주도록 합니다. 이렇게 하는 것으로, 이제 이전보다는 조금 더 기다리면 되기는 됩니다.

 

그리고 나서 기계학습을 이번에는 조금 기다린 끝에 완성이 되는 것을 확인할 수 있었습니다. 이렇게 해서 이제 학습된 모델을 가지고 와서 다음 작업을 해 보아야 합니다.

 

 

그리고 나서 이제는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 하나 만들어 주도록해서, 예측에 들어가 봐야 하는 상황이 되었습니다.

 

그리고 나서 여기서는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 하나하나 결과가 나온 것을 확인할 수 있기는 있었습니다. 이제 이를 바탕으로 해서 다음 실험에 들어가 봅니다.

 

그리고 나서 이번에는 단층 레이어가 아니라 3중의 다층 레이어로 구성된 신경망을 학습 시켜 보도록 합니다. 이 작업을 하기 위해서 코드를 바꾸어 주도록 했으며, 이제 실행에 들어가 봅니다.

 

그리고 여기서는 2000에포크의 기계학습을 또 반복해 주도록 합니다. 다행이도 이런 2000에포크의 학습은 그렇게 시간이 걸리지는 않았습니다.

 

그리고 나서 이제 기계학습이 끝나기를 기다리면 되는데, 여기서도 그렇게 까지 오랜 시간이 걸린 것은 아니기는 아니었습니다.

 

그리고 나서, 학습된 모델을 바탕으로 해서 이제 예측을 할 차례인데, 일단 이 작업은 너무나 간단하게 끝이 났습니다. 그리고 나서 결과가 어떻게 나왔는지 보려면........

 

데이터 베이스 파일을 열어보면 되는데, 여기서 이게 좋게 나온 것이 맞는지 아니면 더 나빠진 것인지는 아직은 모릅니다. 일단 이렇게 하고 나서, 다음으로 해야 할 것으로는 역시나 구글 스프레이드 시트를 이용해서 이를 한번 비교 분석해 보는 과정이 남아 있는 듯 합니다.