에포크값
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soxxun
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409p)
model = model_fn(keras.layers.Dropout(0.3))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
checkpoint_cb = keras.callbacks.ModelCheckpoint('best-model.h5')
early_stopping_cb = keras.callbacks.EarlyStopping(patience=2, restore_best_weights=True)
history= model.fit(train_scaled, train_target, epochs=20, verbose=0,
validation_data=(val_scaled, val_target),
callbacks=[checkpoint_cb, early_stopping_cb])
콜백에서 최적의 에포크값이 11인 것을 찾았으면,
이 값(epochs=11)을 가지고 다시 모델을 훈련했을 때 성능이 또 달라질 수도 있나요?
머신러닝 배워볼래요?
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