CNN 학습률 높이기 과제..

나의 과제 1번..

- 앞선 CNN Fashion-MNIST 예제의 테스트 정확도를 92%이상으로 최대한 높아지도록 (CNN모델구조 및 epoch 횟수) 수정하기.
학습하면서 과적합이 발생하지는 않았는지 분석하기

 

 

아직 모르는게 산더미지만 일단 최대한 수정해보면서 돌려기로 했다..!

 

저녁먹고 하루종일 이것저것 추가하면서..별 난리를 치다가

학습률을 높이기 위해 내가 추가한 것

# 첫번째 컨볼루션 레이어에서 맥스풀링 보폭 2에서 1로 수정
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2), strides=1))

- pool_size: 풀링 윈도우의 크기, 정수 또는 2개 정수의 튜플이다. (2, 2)라면 2x2 풀링 윈도우에서 최대값을 추출한다.

- strides: 보폭, 각 풀링 단계에 대해 풀링 윈도우가 이동하는 거리를 지정한다.

- padding: "valid"나 "same" 중의 하나이다. "valid"는 패딩이 없음을 의미한다. "same"은 출력이 입력과 동일한 높이 / 너비 치수를 갖도록 입력의 왼쪽 / 오른쪽 또는 위 / 아래에 균일하게 패딩한다. (강의 자료) 

(강의 자료)

 

model.add(Dropout(0.3))# 드롭아웃 추가

드롭아웃 추가해서 넣기..

 

 

# 콜백 사용을 위한 early_stopping 추가
early_stopping = callbacks.EarlyStopping(monitor = 'val_loss', patience= 15)
#벨리데이션 오차값 떨어질때 15번까지는 기다려주겠다.

 

 

너무 여러번 시도한 결과...........

 

강제 퇴근...^^ 무료버전 학생은 슬픕니다ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ