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Re: 문제102.(점심시간 문제) 위의 신경망의 성능을 높이시오 ! 2021.09.03해당카페글 미리보기
train, axis =0 ) std = np.std( x_train, axis = 0 ) x_train = ( x_train - mean ) / std x_test = ( x_test - mean ) / std from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential() model...
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Re: 문제102.(점심시간 문제) 위의 신경망의 성능을 높이시오 ! 2021.09.03해당카페글 미리보기
train, axis = 0) std = np.std(x_train, axis = 0) x_train = (x_train - mean) / std x_test = (x_test - mean) / std from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential() model.add...
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Re: 문제83. (점심시간 문제) 위의 2층 신경망의 loss 와 정확도를 x 축을 에폭수로 두어서 시각화 하시오 ! 2021.09.02해당카페글 미리보기
test) #print(y_train.shape) # (60000, 10) # 2.3 정규화를 시킵니다. x_train = x_train/255.0 x_test = x_test/255.0 #3. 모델을 구성합니다. from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model...
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Re: 문제83. (점심시간 문제) 위의 2층 신경망의 loss 와 정확도를 x 축을 에폭수로 두어서 시각화 하시오 ! 2021.09.02해당카페글 미리보기
to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) print ( y_train.shape) # (60000, 10) # 3. 모델을 구성합니다...net/oracleoracle/Shyl/183 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense...
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Re: 문제83. (점심시간 문제) 위의 2층 신경망의 loss 와 정확도를 x 축을 에폭수로 두어서 시각화 하시오 ! 2021.09.02해당카페글 미리보기
y_test) print( y_train.shape ) # (60000,10) print(y_train[0]) # [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.] # 3. 모델을 구성합니다...개수 784 128 10 # 그림: https://cafe.daum.net/oracleoracle/Shyl/183 from tensorflow.keras.models import Sequential...
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Re: 문제83. (점심시간 문제) 위의 2층 신경망의 loss 와 정확도를 x 축을 에폭수로 두어서 시각화 하시오 ! 2021.09.02해당카페글 미리보기
to_categorical y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) print ( y_train.shape) # (60000, 10) # 3. 모델을 구성합니다. from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model...
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Re: 문제83. (점심시간 문제) 위의 2층 신경망의 loss 와 정확도를 x 축을 에폭수로 두어서 시각화 하시오 ! 2021.09.02해당카페글 미리보기
tensorflow.keras.utils import to_categorical y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) #3. 모델 구성 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential...
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Re: 문제83. (점심시간 문제) 위의 2층 신경망의 loss 와 정확도를 x 축을 에폭수로 두어서 시각화 하시오 ! 2021.09.02해당카페글 미리보기
keras.utils import to_categorical y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) # 3. 모델 생성 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential() model.add...
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Re: 문제83. (점심시간 문제) 위의 2층 신경망의 loss 와 정확도를 x 축을 에폭수로 두어서 시각화 하시오 ! 2021.09.02해당카페글 미리보기
utils import to_categorical y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) print (y_train.shape) # (60000, 10) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential...
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Re: 문제83. (점심시간 문제) 위의 2층 신경망의 loss 와 정확도를 x 축을 에폭수로 두어서 시각화 하시오 ! 2021.09.02해당카페글 미리보기
utils import to_categorical y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) print(y_train.shape) # 3. 모델을 구성한다 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model...