Re: 문제100. (점심시간 문제) 문제99번 코드의 dropout 비율을 20% 가 아니라 ...

[16기_이재현]

# 1. 필요한 패키지 가져오는 코드

import tensorflow as tf   # 텐써 플로우 2.0
from tensorflow.keras.datasets.mnist import load_data  # 텐써플로우에 내장되어있는 mnist 데이터를 가져온다.
from tensorflow.keras.models import Sequential  # 모델을 구성하기 위한 모듈
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, BatchNormalization,Dropout # 완전 연결계층을 구성하기 위한 모듈
from tensorflow.keras.utils import to_categorical # one encoding 하는 모듈

tf.random.set_seed(777)

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = load_data(path='mnist.npz')  # mnist 데이터 로드
   
# 2. 정규화 진행  
x_train = (x_train.reshape((60000, 28 * 28))) / 255
x_test = (x_test.reshape((10000, 28 * 28))) / 255

# 3. 정답 데이터를 준비한다.
# 하나의 숫자를 one hot encoding 한다. (예:  4 ---> 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 )
y_train = to_categorical(y_train)  # 훈련 데이터의 라벨(정답)을 원핫 인코딩
y_test = to_categorical(y_test)    # 테스트 데이터의 라벨(정답)을 원핫 인코딩


# 4. 모델을 구성합니다. 2층 신경망으로 구성
# (100, 784) ◎ ( 784, 100) = (100, 100) ◎ (100, 50 ) = (100, 50) ◎ (50, 10 ) = (100,10)
model = Sequential()            
model.add(Flatten(input_shape=(784,  )  )  ) # 입력층(0층)
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dropout(0.1))
model.add(Dense( 100, activation='sigmoid' ))  # 은닉층(1층)
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dropout(0.1))
model.add(Dense( 50, activation ='sigmoid') )  # 은닉층 (2층)
model.add(Dense( 10, activation='softmax') )  # 출력층 (3층)


# 5. 모델을 설정합니다. ( 경사하강법, 오차함수를 정의해줍니다. )
model.compile(optimizer='rmsprop',
                   loss = 'categorical_crossentropy',
                  metrics=['acc'])  # 학습과정에서 정확도를 보려고

#6. 모델을 훈련시킵니다.

history = model.fit(x_train, y_train,
                    epochs = 30,  # 30에폭
                    batch_size = 100,
                    validation_data=(x_test,y_test))

# 7.모델을 평가합니다. (오차, 정확도가 출력됩니다.)

model.eval‎uate(x_test, y_test)

# 위의 코드들 밑에 바로 구현

train_acc_list = history.history['acc']
test_acc_list = history.history['val_acc']

print( train_acc_list )
print( test_acc_list )

# 시각화
import  matplotlib.pyplot  as  plt
import numpy as np

x = np.arange( len(train_acc_list) )
plt.plot( x, train_acc_list, label='train acc')
plt.plot( x, test_acc_list, label='test acc',  linestyle='--')
plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('epochs')
plt.ylabel('accuracy')
plt.show()