[Tensorflow] 11. 모델을 위한 팁

18 Jun 2021

tensorflow

모델을 위한 팁

BatchNormalization 을 사용하여 보다 학습이 잘되는 모델을 만들어 봅니다.

1. 학습이 잘 되는 모델

사용할 레이어
- tf.keras.layer.BatchNormalization()
- tf.keras.layer.Activation('swish')
사용할 데이터
- 보스턴 집값 예측
- 아이리스 품종 분류

레이어를 구성할 때, 레이러를 각각 나누어서,
저 위에 BatchNomalization() 과 Activation('swish') 써주면 됨.

2. 실습코드

보스턴 집값 예측

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## 라이브러리 사용
import tensorflow as tf
import pandas as pd
 
###########################
## 1.과거의 데이터를 준비합니다.
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/boston.csv'
보스턴 = pd.read_csv(파일경로)
 
## 종속변수, 독립변수
독립 = 보스턴[['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 
            'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax',
            'ptratio', 'b', 'lstat']]
종속 = 보스턴[['medv']]
print(독립.shape, 종속.shape)
 
###########################
## 2. 모델의 구조를 만듭니다
X = tf.keras.layers.Input(shape=[13])
H = tf.keras.layers.Dense(8, activation='swish')(X)
H = tf.keras.layers.Dense(8, activation='swish')(H)
H = tf.keras.layers.Dense(8, activation='swish')(H)
Y = tf.keras.layers.Dense(1)(H)
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='mse')
 
## 2. 모델의 구조를 BatchNormalization layer를 사용하여 만든다.
X = tf.keras.layers.Input(shape=[13])
 
H = tf.keras.layers.Dense(8)(X)
H = tf.keras.layers.BatchNormalization()(H)
H = tf.keras.layers.Activation('swish')(H)
 
H = tf.keras.layers.Dense(8)(H)
H = tf.keras.layers.BatchNormalization()(H)
H = tf.keras.layers.Activation('swish')(H)
 
H = tf.keras.layers.Dense(8)(H)
H = tf.keras.layers.BatchNormalization()(H)
H = tf.keras.layers.Activation('swish')(H)
 
Y = tf.keras.layers.Dense(1)(H)
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='mse')
 
###########################
## 3.데이터로 모델을 학습(FIT)합니다.
model.fit(독립, 종속, epochs=1000)

아이리스 품종 분류

###########################
## 라이브러리 사용
import tensorflow as tf
import pandas as pd
 
###########################
## 1.과거의 데이터를 준비합니다.
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris.csv'
아이리스 = pd.read_csv(파일경로)
 
## 원핫인코딩
아이리스 = pd.get_dummies(아이리스)
 
## 종속변수, 독립변수
독립 = 아이리스[['꽃잎길이', '꽃잎폭', '꽃받침길이', '꽃받침폭']]
종속 = 아이리스[['품종_setosa', '품종_versicolor', '품종_virginica']]
print(독립.shape, 종속.shape)
 
###########################
## 2. 모델의 구조를 만듭니다
X = tf.keras.layers.Input(shape=[4])
H = tf.keras.layers.Dense(8, activation='swish')(X)
H = tf.keras.layers.Dense(8, activation='swish')(H)
H = tf.keras.layers.Dense(8, activation='swish')(H)
Y = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(H)
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              metrics='accuracy')
 
###########################
## 2. 모델의 구조를 BatchNormalization layer를 사용하여 만든다.
X = tf.keras.layers.Input(shape=[4])
 
H = tf.keras.layers.Dense(8)(X)
H = tf.keras.layers.BatchNormalization()(H)
H = tf.keras.layers.Activation('swish')(H)
 
H = tf.keras.layers.Dense(8)(H)
H = tf.keras.layers.BatchNormalization()(H)
H = tf.keras.layers.Activation('swish')(H)
 
H = tf.keras.layers.Dense(8)(H)
H = tf.keras.layers.BatchNormalization()(H)
H = tf.keras.layers.Activation('swish')(H)
 
Y = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(H)
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              metrics='accuracy')
               
###########################
## 3.데이터로 모델을 학습(FIT)합니다.
model.fit(독립, 종속, epochs=1000)

모델을 위한 팁

1. 학습이 잘 되는 모델

2. 실습코드

보스턴 집값 예측

아이리스 품종 분류