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손실곡선 아래와 같이 패션 MNIST 데이터셋을 적재하고 훈련 세트와 검증 세트로 나눈다. from tensorflow import keras from sklearn.model_selection import train_test_split (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() train_scaled = train_input / 255.0 train_scaled, val_scaled, train_target, val_target = train_test_split(train_scaled, train_target, test_size = 0.2, random_state = 4..

2개의 층 아래와 같이 텐서플로의 케라스 패키지를 임포트하고 패션 MNIST를 불러온다. from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() 이미지의 픽셀값을 0~255 범위에서 0~1 사이로 변환하고, 28 * 28 크기의 2차원 배열을 784 크기의 1차원 배열로 펼친다. 마지막으로 사이킷런의 train_test_split() 함수로 훈련 세트와 검증 세트로 나눈다. from sklearn.model_selection import train_test_split train_scaled = train_input / 255.0 tra..

패션 MNIST 아래와 같이 텐서플로의 케라스 패키지를 임포트하고 패션 MNIST를 불러온다. from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() keras.datasets.fashion_mnist 모듈 아래 load_data()함수는 훈련 데이터와 테스트 데이터를 나누어 반환하며 이 데이터는 각각 입력과 타깃의 쌍으로 구성되어 있다. 전달받은 데이터를 출력하면 아래와 같은 결과를 확인할 수 있다. print(train_input.shape, train_target.shape) 훈련 데이터는 60,000개의 이미지로 이루어져 있으며..