[tensorflow 24] Fashion MNIST04

더 높은 정확도를 나오게 하려면 어떻게 해야할까요?

 

딥러닝의 발전은 컨볼루션 레이어가 중첩된 더 깊은 구조에서 나타났습니다.

 

정확도가 개선되었다는 말이죠

 

이번에는 VGG의 스타일로 모델을 생성해보도록 하겠습니다.

 

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_X, train_Y), (test_X, test_Y) = fashion_mnist.load_data()

train_X = train_X / 255.0
test_X = test_X / 255.0
# print("reshape 이전 => ", train_X.shape, test_X.shape)

train_X = train_X.reshape(-1, 28, 28, 1)
test_X = test_X.reshape(-1, 28, 28, 1)

# print("reshape 이후 => ", train_X.shape, test_X.shape)

#모델 생성
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(input_shape=(28,28,1), kernel_size=(3,3), filters=32, padding='same', activation='relu'),
    tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=(3,3), filters=64, padding='same', activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=(3,3), filters=128, padding='same', activation='relu'),
    tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=(3,3), filters=256, padding='valid', activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2)),
    tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(units=512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5),
    tf.keras.layers.Dense(units=256, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5),
    tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(train_X, train_Y, epochs=25, validation_split=0.25)

#loss 시각화
plt.figure(figsize=(12, 4))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(history.history['loss'], 'b-', label='loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], 'r--', label='val_loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend()

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history['accuracy'], 'g-', label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], 'k--', label='val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylim(0.7, 1)
plt.legend()

plt.show()

result = model.evaluate(test_X, test_Y, verbose=0)
print(result)

layer 부분을 유심하게 봐주세요

 

컨볼루션 레이어 Dense 레이어 총합 7개 정도 쌓았습니다

 

결과가 어떻게 나왔을까요

 

와우 92.7퍼센트로 정확도가 올랐네요.

 

epoch를 더 올리면 더 높은 정확도를 얻을 수 있을 것 같습니다.

 

깊게 쌓을수록 좋은 정확도를 얻을 수 있다는 것을 확인했네요

 

다른 방법도 있을까요?