단층대 다층의 비교시작 -1-

안녕하세요?

 

이제 슬슬 기계학습에서 단층 레이어와 다층 레이어를 이용한 경우를 한번 비교해 보고자 합니다. 일단 이 작업을 하기 앞서서 코드를 정리하고 해야 할 것은 있지만, 이래저래 다른 생각은 그만하고 일단 실행부터 해 봐야 할 일이기도 합니다. 그럼 한동안 이런 시리즈로 갑니다.

 

이제 200에포크로 단층 레이어를 실행한 결과를 얻는데 성공했습니다. 이제부터 가야 할 것은, 따로 있는데, 우선 이를 이용해서 예측부터 하도록 합니다.

 

위 스크린샷에서 보이는 것처럼, 일단 하나 gui를 실행시켜 주고 나서, 다음으로 작업이 완료가 되기를 기다리면 되기는 되는 것 입니다.

 

이렇게 해서 일련의 데이터를 얻는데 성공하기는 성공했습니다. 이제 이것만 가지고는 의미가 없으니, 다음 실험을 해 보도록 합니다.

 

 

이제 위 스크린샷에서 보이는 것처럼, 일단 nn.Linear를 3개 끼워 주도록 하는데, 여기서 입력은 처음에 7개의 변수가 들어가기에 7이지만, 이후에는 10개씩 가다가 마지막에는 1개만 나오도록 합니다.

 

그리고 이렇게 다층레이어를 구성하고 있는 - 그래봤자 레이더 3층 이지만, 그래도 다층인 경우를 가지고서 한번 200에포크를 돌려 보도록 합니다.

 

이번에도 눈 깜짝할 사이에 어떻게 작업이 끝나기는 끝이 났습니다. 이제 이를 바탕으로 해서 다음의 작업을 들어가야 합니다.

 

이제 다층 레이어를 이용한 예측을 한번 해 보도록 합니다. 역시 gui를 띄워서 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 하나 해주도록 합니다.

 

이제 이를 위해서 크롬에서 기본적으로 제공하는 스프레드 시트를 엑셀처럼 사용해서 일단, 위 스크린샷에서 보이는 것처럼 정리를 해 주도록 합니다.

 

그렇게 해서 어느 경우가 에러가 작은지를 봤는데, 당장 200에포크만 했을 경우에는 다층 레이어가 조금 더 좋은 결과를 보여주고 있습니다. 다만 이런다고 해서 성급한 결론을 내기에는 이르기에, 좀더 많은 다양한 변수를 만들어 볼 필요성이 있습니다.