■ 다층 퍼셉트론 신경망을 만드는 방법을 보여준다.
▶ 예제 코드 (PY)
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import keras.models as models import keras.layers as layers import numpy as np np.random.seed(5) print("데이터 로드를 시작합니다.") datasetNDArray = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter = ",") trainInputNDArray = datasetNDArray[:700, 0:8] trainCorrectOutputNDArray = datasetNDArray[:700, 8] testInputNDArray = datasetNDArray[700:, 0:8] testCorrectOutputNDArray = datasetNDArray[700:, 8] print("데이터 로드를 종료합니다.") print("모델 정의를 시작합니다.") model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(12, input_dim = 8, activation = "relu")) model.add(layers.Dense( 8, activation = "relu")) model.add(layers.Dense( 1, activation = "sigmoid")) model.compile(loss = "binary_crossentropy", optimizer = "adam", metrics = ["accuracy"]) print("모델 정의를 종료합니다.") print("모델 학습을 시작합니다.") model.fit(trainInputNDArray, trainCorrectOutputNDArray, epochs = 1500, batch_size = 64) print("모델 학습을 종료합니다.") print("모델 평가를 시작합니다.") evaluationList = model.evaluate(testInputNDArray, testCorrectOutputNDArray) print("[평가 손실, 평가 정확도] = ", evaluationList) print("모델 평가를 종료합니다.") |