[Day 22] 카드 이미지 분류 신경망 모델 만들어 봤다
안녕하세요! 오늘은 Day 22입니다! 오늘 DeepLearning.AI의 TensorFlow developer certificate course 1, 2에서 배운 것을 적용해 봤다 Card image classifier model using Neural networks Course 1,2 동안 CNN에 대해 공부하고 오늘은 새로운 데이터로 적용해 보고자 했다 Kaggle를 한번 검색해 봐서 아래와 같은 카드 이미지 데이터셋을 찾게 되었다 Course에 따라 일단 ImageDataGenerator 만들었다 그 다음에 모델도 구성해 봤다 훈련과 검증 결과 보는 데 아래 코드 썼다 마지막으로 테스트 데이터로 모델을 테스트했다 결과는... 정확과 손실이 좋지 않은데 good practice이었다고 생각한다 좋은 성능 얻기 위해 여러 가지 모델을 구성했는데, 레이어 변경, 학습률, data augmentation 변수, 레이어의 filters... 그래도 검증 데이터셋으로 65% 이상 정확도 못 얻어 버렸다. 어떤 모델의 손실이 5-10 epoch 후 크게 증가한데 어떤 모델의 손실 100 epoch 후라도 50% 이상 정확도에 못 일렀다 아래에는 여러 가지 모델의 사진 찍고 업로드 드렸다 (많은 모델의 성능 안 찍었다) 모델 1 모델 2 모델 3 모델 4 모델 5 모델 6 훈련 멈췄다 모델 7 훈련 멈췄다 모델 8 모델 9 모델 10 모델 11 모델 12 모델 사진에 정보를 다 포함하지 않는데 모델 1 - base model이고 그 다음에 그냥 변수 병경했다. 훈련 시간도 꽤 걸렸다. 20epoch 1시간이나 걸리는 편이었다 내일 NLP 모델을 만들어 볼게요! 오늘은 여기까지입니다! 내일 뵐게요!