[Deep Learning] epochs history 차트 시각화

# 학습시킬때 변수에 저장하여 학습
# validation_split=0.2 => 학습 데이터의 20% 는 테스트용으로 하겠다.
>>> epoch_history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, validation_split=0.2)

# 밸리데이션(Validation) 이란,
# 에포크가 한 번 끝날 때마다 학습에 사용하지 않은 데이터로 시험을 보는 것을 말한다.

# 테스트란? 인공지능 학습이 완전히 다 끝났을 때 평가하는 것을 테스트라고 하고
# 밸리데이션이란? 에포크가 끝날 때마다 평가하는 것을 말한다.

# 저장된 변수의 히스토리는 딕셔너리
>>> epoch_history.history.keys()
dict_keys(['loss', 'mae', 'val_loss', 'val_mae'])

>>> plt.plot(epoch_history.history['loss'])
    plt.plot(epoch_history.history['val_loss'])
    plt.legend(['loss','val_loss'])
    plt.savefig('loss.jpg')
    plt.show()

밸리데이션(Validation) 이란, 에포크가 한 번 끝날 때마다 학습에 사용하지 않은 데이터로 시험을 보는 것을 말한다.

 

테스트란? 인공지능 학습이 완전히 다 끝났을 때 평가하는 것을 테스트라고 하고
밸리데이션이란? 에포크가 끝날 때마다 평가하는 것을 말한다.