의류 데이터에 신경망 모델 피팅하기
이 연습 문제에서는 이전 문제에서 구성한 완전 연결 신경망을 이미지 데이터에 피팅해 보겠습니다. 학습 데이터는 두 개의 변수로 제공돼요. 세 가지 의류 클래스의 50개 이미지에 대한 픽셀 데이터를 담은 train_data, 그리고 이 50개 이미지 각각의 레이블을 원-핫 인코딩한 train_labels입니다. 데이터를 네트워크가 기대하는 입력 형태로 변환한 다음, 학습 데이터와 학습 레이블로 모델을 피팅하세요.
이전 연습 문제에서 컴파일한 model, 그리고 train_data와 train_labels는 작업 공간에 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Keras로 배우는 이미지 모델링
연습 안내
- 데이터를 재구성하여 피팅할 수 있도록 준비하세요.
- 모델의
.fit()메서드에 학습용 입력 데이터와 학습 레이블을 전달해 모델을 피팅하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Reshape the data to two-dimensional array
train_data = train_data.reshape(____, ____)
# Fit the model
model.fit(____, ____, validation_split=0.2, epochs=3)