줘이리의 인생적기

[tensorflow 19]에서 Fashion MNIST를 Dense 레이어를 사용하여 분류하였습니다. 이번에는 새롭게 공부한 컨폴루션, 풀링 레이어를 이용하여 분류해보겠습니다. [tensorflow 19]와 동일하게 정규화를 진행하고, 컨볼루션 연산을 진행하겠습니다. Conv2D 연산을 하기 위해서는 채널을 가진 데이터의 형태로 Shape를 변경해야 합니다. Shape 변경 후 모델 구성을 해보도록 하겠습니다. import tensorflow as tf 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 te..

앞선 포스팅에서 사용했었던 Sequantial 모델을 사용하도록 하겠습니다. 4개의 Dense 레이어, relu, Adam, mse를 사용하겠습니다. from tensorflow.keras.datasets import boston_housing import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #데이터셋 가져오기 (train_X, train_Y), (test_X, test_Y) = boston_housing.load_data() ###########정규화 (Standardization) ############# # X 값 Standardization X_mean = train_X.mean(axis=0) X_std = tr..