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연습 문제

활성화 함수 비교 II

이전 연습 문제에서 작성한 코드를 실행해 activation_results 변수를 얻었고, 이번에는 20 에포크 대신 100 에포크를 사용했어요. 이렇게 하면 각 활성화 함수별로 학습이 어떻게 진행되는지 더 많은 에포크 구간에서 비교할 수 있어요.

각 활성화 함수에 대한 activation_results의 모든 h_callback에 대해:

  • h_callback.history['val_loss']를 추출했어요.
  • h_callback.history['val_accuracy']를 추출했어요.

두 값은 각각 val_loss_per_function과 val_acc_per_function 두 개의 사전에 저장되어 있어요.

또한 pandas는 pd로 로드되어 있어 바로 사용하실 수 있어요. 이제 검증 손실과 정확도를 빠르게 차트로 그려볼까요!

지침

100 XP
  • pd.DataFrame()을 사용해 val_loss_per_function 사전으로부터 새 DataFrame을 만드세요.
  • 해당 DataFrame에서 plot()을 호출하세요.
  • val_acc_per_function으로 또 다른 pandas DataFrame을 만드세요.
  • 마찬가지로, 이 DataFrame도 시각화하세요.