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연습 문제

의류 종류를 분류하는 CNN 학습하기

신경망을 학습하기 전에, 올바른 비용 함수와 최적화를 사용해 컴파일해야 해요. 컴파일 단계에서는 매 에포크마다 네트워크가 계산해 보고할 지표도 정의할 수 있어요. 모델을 학습시키려면 훈련 데이터셋과 그에 대응하는 훈련 레이블이 필요해요.

이전 연습 문제에서 만든 Conv2D model이 작업 공간에 준비되어 있어요.

지침

100 XP
  • 최적화 알고리즘으로 'adam', 비용 함수로 'categorical_crossentropy'를 사용해 네트워크를 컴파일하세요. metrics 목록에는 네트워크가 'accuracy'를 보고하도록 정의하세요.
  • train_data와 train_labels로 네트워크를 학습하세요. 에포크는 3번, 배치 크기는 이미지 10장으로 설정하세요. 학습 시 validation_split 키워드 인수를 사용해 데이터의 20%를 검증 세트로 분리하세요.