다층 레이어의 탐구 -5-

안녕하세요?

 

일련의 다층 레이어를 가지고 가지가지 조건을 테스트 해 보았지만, 우선은 그렇게 좋은 것이 나오지 않기는 않았습니다. 그리고 나서 이 결과를 정리해 보니, 좀 더 많은 자료가 필요한데, 일단 그건 그것이고, 지금은 여기까지 했는 내용을 마무리로 정리해 보아야 합니다.

 

지난번 포스팅에서 어떻게 기계학습에 들어간 내용으로 만든 모델이 완성되자, 이번에는 이 모델을 바탕으로 하는 예측값을 가지고 오는 작업을 해보고자 합니다.

 

그리고 나서 다음으로 진행해 보고자 하는 것은, 일단 10개의 노드로 작업한 결과와 맞추어 보는 것인데, 아직도 새로운 방법이 기존의 방법을 뛰어넘지는 못하고 있습니다.

 

 

이제 다시금 type02라고 해서 한개의 층에 노드를 20개씩 배치하기만 해서 한번 기계학습에 다시 들어가본 실험입니다만............ 차이가 하나 있습니다.

 

이번엔느 2000에포크가 아니라 2만 에코프라고 10배나 많은 기계학습을 가지고 움직여 보도록 했습니다. 그리고 나서............. 다음으로는 역시 예측을 해 보는 것인데..........

 

이제 예측을 하기 위한 프로그램의 gui를 불러 오도록 하고, 그 다음에는 이 결과를 크롬 스프레드 시트를 이용해서 한번 분석해 보기는 보아야 합니다.

 

뭐라고 해야 할까요? 에포크를 10배로 늘렸더니 조금은 결과가 나아지기는 나아졌는데, 그래도 나아졌다는 폭이 이전에 비하면 적어서 10배를 사용한 결과치고는 무언가 모자란다는 생각이 들기도 합니다. 아무튼 좀 더 다양한 레이어를 만들 수 있는 함수를 써서, 다시금 와야 겠다는 생각이 듭니다.