이미지학습 cnn 강의관련 질문드립니다.

[Mun-Jin Park]

안녕하세요.

처음 딥러닝을 접하다보니 이해가 안되는 부분이 좀 있어서 질문드립니다.

 

현재 코드는 fashion_mnist 데이터 로드해서 하는 중인데요

 

( (trainX, trainY), (testX, testY) ) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

위의 코드에서

trainX : 학습시킬 이미지 데이터

trainY : 결과

 

근데 testX에도 이미지가 들어있고 testY에도 결과가 들어있던데

score =  model.evaluate( testX, testY)

score에는 loss랑 accuracy가 나오는데 이부분이 이해가 않가는게

trainX이미지로 하면 학습한거기때문에 잘 맞아떨어지니 test데이터로 한다고하는데

그럼 제 생각에서는 testX의 값만 넣고 결과를 받는게 맞는거 같은데 

결과(testY)까지 넣어주는 이유를 모르겟습니다.

 

그리고 테스를 하기위해

예측값 = model.predict(testX[0]) 넣으면 에러가 나고

예측값 = model.predict(testX[0:1]) 넣으면 에러가 않나는데

이렇게 써야하는건가요?

 

[codingapple]

evaluate() 는 모델이 얼마나 정확한지 평가해주는 함수입니다 

그래서 모델이예측한Y와 정답Y를 비교해야해서 정답도 필요합니다 

predict() 안에는 리스트형태로 넣어야해서 그럴듯요 

 

[Mun-Jin Park]

evaluate() 함수에 testx, testy 를 넣는다는건 학습시킨 모델에 testx의 데이터가 testy의 정답과 일치하는지에대한 평가해주는 함수로 이해하면 맞는건가요??

predict() 안에는 리스트 형태의 값이 들어가야 한다면 실제 제가 검사하고 싶은 데이터가 하나라면 어떻게 해야하나요? 

 

[codingapple]

testX 넣어서 나온 예측Y와 실제정답 testY가 얼마나 비슷한지 평가해줍니다 

[데이터] 이렇게 감싸서 predict안에 넣으면 될수도 있습니다 

[글쓴이]

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