<DAFIT> 02 딥러닝으로 은하 분류하기 06 - Validation, Evaluate

 

 

 

6번 문제는 본격적으로 모델을 학습시키고 정확도 평가를 하는 문제이다.

keras는 model.fit()으로 model을 학습시킨다.

(A)에는 fit이 될 것이다.

steps_per_epoch는 1 epoch당 몇번의 step을 진행할 것이냐는 건데,

쉽게 말하면 배치를 몇 번 학습시킬것이냐를 말한다.

주로 총 학습 데이터/배치 사이즈 로 나타낸다.

이 예제에서는 (B) = 10233/batch_size가 될 것이다.

validation_steps 는 말 그대로 validation 스텝 수이다. 

각 200장이니까 (C) = 200을 써주면 된다. ( batch_size를 3으로 한다고 했을 때를 가정한다)

evaluation 과정은 이미 학습이 다 끝난 모델에 test data를 넣어서 진짜 학습이 잘 되었는지 판단하는 과정이다.

(D)는 evaluate가 된다.

steps는 validation과 마찬가지로 각 은하 종류 하나당 200이 존재하니까 600/3 = 200이 될 것이다.