[딥러닝] MNIST 분류 CNN 모델 - 평가 및 예측

 

Keras에서 CNN 모델의 평가 및 예측을 위해 필요한 함수/메서드

• 평가 방법

evaluate() 메서드는 학습된 모델을 바탕으로 입력한 feature 데이터 X와 label Y의 loss 값과 metrics 값을 출력합니다.

model.evaluate(X, Y)

• 예측 방법

multiclass일때 사용되며, X 데이터의 예측 label 값을 출력합니다.

model.predict_classes(X)

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전처리와 모델 구현은 그 전 게시글을 참고해주세요 :)

https://1percent-a-day.tistory.com/19

[딥러닝] 이미지 처리를 위한 데이터 전 처리_MNIST 분류 CNN 모델

https://1percent-a-day.tistory.com/20?category=863646 

MNIST 분류 CNN 모델 - 모델 구현

#1. 평가용 데이터를 활용하여 모델을 평가합니다.
#loss와 accuracy를 계산하고 loss, test_acc에 저장합니다.

loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose = 0)


#2. 평가용 데이터에 대한 예측 결과를 predictions에 저장합니다.
predictions = model.predict_classes(test_images)

# 모델 평가 및 예측 결과를 출력합니다.
print('\nTest Loss : {:.4f} | Test Accuracy : {}'.format(loss, test_acc))
print('예측한 Test Data 클래스 : ',predictions[:10])