참고

https://sevillabk.github.io/2-keras-intro/

케라스로 딥러닝 모델 만들기

케라스로 딥러닝 모델을 만들기 위해서는 아래와 같은 기본적인 순서로 코드를 작성하게 됩니다.

1. 데이터셋 생성하기

• 원본 데이터를 불러오거나 시뮬레이션 등을 통해 데이터를 생성합니다.
• 이 데이터들로부터 train, validation, test 데이터 셋을 생성합니다.
• 딥러닝 모델이 데이터를 원활히 읽고, 학습하기 위한 포맷 변환을 합니다.

2. 모델 구성하기

• Sequence 모델을 생성한 뒤 필요한 레이어를 추가하여 구성합니다.
• 복잡한 모델이 필요할 때는 케라스에서 활용가능한 여러 함수들을 이용합니다.

3. 모델 학습과정 설정하기

• 학습하기 전에 학습에 대한 설정을 수행합니다.(손실함수, 최적화 방법 등)
• 케라스에서는 compile( ) 함수를 이용하여 학습과정을 설정합니다.

4. 모델 학습

• 위에서 구성한 모델을 fit( ) 함수를 이용하여 train 데이터 셋을 학습시킵니다.

5. 학습과정 살펴보기

• 모델 학습 시, train, validation 데이터셋의 손실 및 정확도 등을 측정합니다.
• 반복횟수에 따른 손실 및 정확도의 추이를 보며 학습 상황을 판단합니다.

6. 모델 평가하기