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Python/Deep Learning

validation 데이터의 의미와 코드에서 사용법

mugoori 2022. 12. 28. 15:48 
model.fit(X_train, y_train, epochs = 200, validation_split= 0.2 )
>>>
Epoch 1/200
8/8 [==============================] - 1s 49ms/step - loss: 604.2968 - mse: 604.2968 - mae: 23.2967 - val_loss: 551.5095 - val_mse: 551.5095 - val_mae: 22.0260
Epoch 2/200
8/8 [==============================] - 0s 9ms/step - loss: 584.9658 - mse: 584.9658 - mae: 22.8479 - val_loss: 530.0828 - val_mse: 530.0828 - val_mae: 21.5099
Epoch 3/200
8/8 [==============================] - 0s 7ms/step - loss: 561.4907 - mse: 561.4907 - mae: 22.3096 - val_loss: 503.2066 - val_mse: 503.2066 - val_mae: 20.8480
Epoch 4/200
8/8 [==============================] - 0s 8ms/step - loss: 531.2583 - mse: 531.2583 - mae: 21.5855 - val_loss: 467.5592 - val_mse: 467.5592 - val_mae: 19.9365
Epoch 5/200
8/8 [==============================] - 0s 9ms/step - loss: 490.7238 - mse: 490.7238 - mae: 20.5690 - val_loss: 420.6965 - val_mse: 420.6965 - val_mae: 18.6584
Epoch 6/200
8/8 [==============================] - 0s 8ms/step - loss: 438.4376 - mse: 438.4376 - mae: 19.1778 - val_loss: 362.8570 - val_mse: 362.8570 - val_mae: 16.9385
Epoch 7/200
8/8 [==============================] - 0s 8ms/step - loss: 373.7247 - mse: 373.7247 - mae: 17.3168 - val_loss: 295.7462 - val_mse: 295.7462 - val_mae: 14.6709

''''

# validation이란 에포크가 한번 끝날때 마다 학습에 사용하지 않은 데이터로 시험을 보는것을 말한다

테스트란 인공지능의 학습이 완전히 끝난 상태에서 평가하는것을 테스트라 하는데

벨리데이션은 학습중에 에포크가 끝날때 마다 평가를 한다

모델링한것을 학습 시킬때 코드에 넣을수 있으며 0.2를 넣은것은

80프로는 학습시키고 나머지 20프로는 벨리데이션을 하는데에 사용하라는 뜻이다

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