머신러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물 과제 슬라이드 1~7의 코드 및 설명을 참조하여 신경망 구성 및 test accuracy 출력

문서 내 토픽

1. Fashion MNIST 데이터셋

Fashion MNIST 데이터셋은 옷 이미지 데이터셋으로, 10개의 클래스(T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot)로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋을 사용하여 신경망 모델을 구축하고 학습을 진행합니다.
2. 데이터 전처리

데이터 시각화를 통해 이미지 데이터를 확인하고, 픽셀 값을 0~1 사이의 실수로 정규화하여 모델 학습에 사용합니다. 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하는 과정도 포함됩니다.
3. 신경망 모델 구성

Keras의 Sequential 모델을 사용하여 순차적으로 신경망 층을 쌓아 구성합니다. 입력층, 2개의 은닉층, 출력층으로 구성되며, 은닉층에는 ReLU 활성화 함수를, 출력층에는 softmax 활성화 함수를 사용합니다.
4. 모델 학습 및 평가

Adam 최적화 알고리즘과 sparse categorical cross-entropy 손실 함수를 사용하여 모델을 컴파일하고, 10 epochs 동안 학습을 진행합니다. 학습 후 테스트 데이터에 대한 정확도를 출력합니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. Fashion MNIST 데이터셋

Fashion MNIST 데이터셋은 의류 이미지 분류 문제를 해결하기 위한 데이터셋으로, 60,000개의 학습 데이터와 10,000개의 테스트 데이터로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋은 10개의 의류 카테고리(T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot)로 구성되어 있으며, 각 이미지는 28x28 픽셀 크기의 흑백 이미지입니다. Fashion MNIST 데이터셋은 MNIST 데이터셋과 유사한 구조를 가지고 있지만, 실제 의류 이미지로 구성되어 있어 실용적인 문제 해결에 활용할 수 있습니다. 이 데이터셋은 다양한 딥러닝 모델을 평가하고 비교하는 데 널리 사용되고 있으며, 의류 이미지 분류 문제에 대한 연구와 실험에 유용하게 활용될 수 있습니다.
2. 데이터 전처리

데이터 전처리는 기계 학습 모델의 성능을 향상시키는 데 매우 중요한 단계입니다. Fashion MNIST 데이터셋의 경우, 이미지 데이터를 모델에 입력하기 전에 다음과 같은 전처리 작업이 필요합니다. 첫째, 이미지 데이터를 정규화하여 픽셀 값의 범위를 0과 1 사이로 조정합니다. 이를 통해 모델의 학습 속도와 안정성을 높일 수 있습니다. 둘째, 이미지 데이터를 3차원 텐서 형태(높이, 너비, 채널)로 변환합니다. 이는 대부분의 딥러닝 모델이 이러한 형태의 입력 데이터를 요구하기 때문입니다. 셋째, 데이터 증강 기법을 적용하여 학습 데이터의 다양성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이와 같은 데이터 전처리 과정은 Fashion MNIST 데이터셋을 효과적으로 활용하기 위한 필수적인 단계라고 할 수 있습니다.
3. 신경망 모델 구성

Fashion MNIST 데이터셋을 활용하여 의류 이미지 분류 문제를 해결하기 위해서는 적절한 신경망 모델을 구성하는 것이 중요합니다. 일반적으로 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)이 이미지 분류 문제에 효과적으로 사용됩니다. CNN 모델은 이미지의 공간적 특성을 효과적으로 학습할 수 있으며, 다양한 레이어 구조와 하이퍼파라미터 조정을 통해 성능을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 합성곱 레이어, 풀링 레이어, 완전 연결 레이어 등으로 구성된 CNN 모델을 설계할 수 있습니다. 또한 드롭아웃, 배치 정규화 등의 기법을 적용하여 모델의 일반화 성능을 높일 수 있습니다. 이와 같이 Fashion MNIST 데이터셋에 적합한 신경망 모델을 구성하고 최적화하는 것은 의류 이미지 분류 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
4. 모델 학습 및 평가

Fashion MNIST 데이터셋을 활용하여 의류 이미지 분류 모델을 학습하고 평가하는 것은 매우 중요합니다. 먼저, 학습 데이터와 테스트 데이터를 적절히 분할하여 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있습니다. 그 다음, 선택한 신경망 모델을 학습 데이터를 이용하여 학습시킵니다. 이 때 손실 함수, 최적화 알고리즘, 학습률 등의 하이퍼파라미터를 적절히 조정하여 모델의 성능을 최대화할 수 있습니다. 학습이 완료되면 테스트 데이터를 이용하여 모델의 성능을 평가합니다. 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등의 다양한 평가 지표를 활용하여 모델의 성능을 종합적으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 강점과 약점을 파악하고, 필요에 따라 모델 구조 및 하이퍼파라미터를 추가로 조정할 수 있습니다. 이와 같은 모델 학습 및 평가 과정은 Fashion MNIST 데이터셋을 활용한 의류 이미지 분류 문제 해결에 필수적인 단계라고 할 수 있습니다.