모델 검증

Python으로 시작하는 Deep Learning

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

딥러닝에서의 검증

교차 검증보다 검증 분할을 주로 사용합니다
딥러닝은 대규모 데이터에서 널리 사용됩니다
단일 검증 점수도 데이터가 충분해 신뢰할 수 있습니다
교차 검증의 반복 학습은 시간이 오래 걸립니다

모델 검증

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(predictors, target, validation_split=0.3)

Epoch 1/10
89648/89648 [=====] - 3s - loss: 0.7552 - acc: 0.5775 - val_loss: 0.6969 - val_acc: 0.5561
Epoch 2/10
89648/89648 [=====] - 4s - loss: 0.6670 - acc: 0.6004 - val_loss: 0.6580 - val_acc: 0.6102
...
Epoch 8/10
89648/89648 [=====] - 5s - loss: 0.6578 - acc: 0.6125 - val_loss: 0.6594 - val_acc: 0.6037
Epoch 9/10
89648/89648 [=====] - 5s - loss: 0.6564 - acc: 0.6147 - val_loss: 0.6568 - val_acc: 0.6110
Epoch 10/10
89648/89648 [=====] - 5s - loss: 0.6555 - acc: 0.6158 - val_loss: 0.6557 - val_acc: 0.6126

조기 종료(Early Stopping)

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

early_stopping_monitor = EarlyStopping(patience=2)

model.fit(predictors, target, validation_split=0.3, epochs=20, 
          callbacks = [early_stopping_monitor])

조기 종료 출력

Train on 89648 samples, validate on 38421 samples
Epoch 1/20
89648/89648 [====] - 5s - loss: 0.6550 - acc: 0.6151 - val_loss: 0.6548 - val_acc: 0.6151
Epoch 2/20
89648/89648 [====] - 6s - loss: 0.6541 - acc: 0.6165 - val_loss: 0.6537 - val_acc: 0.6154
...
Epoch 8/20
89648/89648 [====] - 6s - loss: 0.6527 - acc: 0.6181 - val_loss: 0.6531 - val_acc: 0.6160
Epoch 9/20
89648/89648 [====] - 7s - loss: 0.6524 - acc: 0.6176 - val_loss: 0.6513 - val_acc: 0.6172
Epoch 10/20
89648/89648 [====] - 6s - loss: 0.6527 - acc: 0.6176 - val_loss: 0.6549 - val_acc: 0.6134
Epoch 11/20
89648/89648 [====] - 6s - loss: 0.6522 - acc: 0.6178 - val_loss: 0.6517 - val_acc: 0.6169

실험

다양한 아키텍처를 실험합니다
더 많은 층
더 적은 층
노드 수를 늘린 층
노드 수를 줄인 층
좋은 모델은 실험으로 만듭니다

연습해 봅시다!

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