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ニューラルネットワークモデルトレーニング

에포크값

210

soxxun

投稿した質問数 12

0

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?
 
아니면 같은 데이터로 모델을 훈련하더라도 매번 에포크나 정확도 값이 달라질 수 있나요?

머신러닝 배워볼래요? 딥러닝

回答 1

0

haesunpark

안녕하세요. 박해선입니다.

네 랜덤하게 샘플을 선택하는 등 훈련 과정에 무작위성이 포함되기 때문에 결과가 달라질 수 있습니다.

감사합니다!

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