인공지능2 학습 시 정규화의 중요성 정규화의 중요성 평화롭게 학습을 하고있던 중 그래프를 그려보았어요. 초록색 선이 라벨이고 주황색 선이 예측 데이터인데 음 뭔가 맘에 들지않아요.세로 축이 정규화된 상태라 와닿지 않는 값이예요.from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerMinMaxScaler를 사용해서 정규화를 했는데 저 모듈에서 역정규화 방법을 찾지 못했어요 있겠죠...있겠지만 찾는 것보다 한 번 돌려보는게 더 빨라서 정규화 안 하고 돌려봤어요 와~ 학습이 하나도 되지 않았어요!학습 잘 안 된 다는 건 알았지만 아예 안 될 줄은 몰랐어요 # 1번 def FindMinMax(data): ''' Find Minimum & Maximum value ''' Mindata = np.min(data, 0) M.. 2018. 5. 18. Keras 모델 저장 및 불러오기 이제 어느정도 모델링이 완성이 되어서 맨날 학습시키기는 귀찮아요저장을 써볼 때입니다 from keras.models import *from keras.utils import * 모델 저장 열심히 학습시킨 모델을 저장합니다. model.save('model_name.h5') 확장자는 h5 입니다. 모델 불러오기 model = load_model('model_name.h5') 불러올 모델이 있는 경로를 지정해줍니다. 케라스를 이용해서 학습 시키고 싶었던 이유가 이렇게 간단해서 ㅠㅠ텐서플로우 이용해서 했을 때는 저장할 때 피쳐 변수?도 다 써야하고 불러올 때도 유의해서 불러와야하고 너무 어려워요LSTM를 이해해도 구현한 코드를 이해하긴 어렵고 내 데이터에 맞춰서 모델 응용하는 것도 어려운데케라스는 나름 이해할.. 2018. 5. 18. 이전 1 다음
