군침이 싹 도는 코딩

epoch 중에 벨리데이션 데이터를 처리하는 방법 중 validation_data 파라미터 사용법 본문

Python/Deep Learning

epoch 중에 벨리데이션 데이터를 처리하는 방법 중 validation_data 파라미터 사용법

mugoori 2022. 12. 29. 13:17 
model.fit(X_train,y_train,epochs=10,validation_data=(X_test, y_test))
>>>
Epoch 1/10
1875/1875 [==============================] - 8s 4ms/step - loss: 0.5334 - accuracy: 0.8074 - val_loss: 0.4206 - val_accuracy: 0.8475
Epoch 2/10
1875/1875 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.4085 - accuracy: 0.8511 - val_loss: 0.4023 - val_accuracy: 0.8554
Epoch 3/10
1875/1875 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.3720 - accuracy: 0.8630 - val_loss: 0.3859 - val_accuracy: 0.8518

'''''

# 벨리데이션 스플릿은 트레인 데이터를 쪼개서 벨리데이션 데이터를 처리하는것이라면

벨리데이션 데이터 파라미터는 벨리데이션 할 데이터를 따로 주는것이다

이렇게하면 트레인 데이터는 온전하게 학습하는데 사용하고 다른 데이터로

시험을 볼 수 있게 할수 있다

사용법은 벨리데이션 스플릿이 아닌 벨리데이션 데이터를 파라미터에 넣어주고 그 안에 사용할 데이터를 튜플로 넣어주면 된다

저작자표시

'Python > Deep Learning' 카테고리의 다른 글

텐서플로우 모델을 network / weight 따로 save 하는법  (0) 2022.12.29
텐서플로우의 모델 save / load 하는 법  (0) 2022.12.29
Flatten라이브러리 없이 이미지를 평탄화 하는법  (0) 2022.12.29
epoch 에 따른 데이터의 overfitting 과 해결법 (callback class)  (0) 2022.12.29
softmax 결과를 레이블 인코딩으로 바꾸는 법 (argmax)  (0) 2022.12.29
'Python/Deep Learning' Related Articles more