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history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=8, epochs=15, verbose=1 )
위 코드는 Keras를 사용하여 딥러닝 모델을 학습시키는 코드입니다.
model.fit() 함수는 모델을 학습시키는 메서드로, train_generator에서 가져온 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다.
steps_per_epoch는 한 epoch(전체 데이터셋이 한번 훑는 것)당 batch 수를 의미합니다.
이 값은 한 epoch에 사용되는 샘플 수를 정의합니다.
예를 들어, steps_per_epoch=8이면 전체 데이터셋을 8개의 batch로 나누어 학습합니다. 따라서, 총 데이터셋에서 8개의 batch를 선택하고 각 batch마다 모델을 업데이트 합니다.
epochs는 전체 데이터셋을 몇 번 훑을 것인지를 나타냅니다. 위 코드에서는 15번 훑습니다.
verbose는 학습 중 출력되는 메시지의 상세도를 조절하는 매개변수입니다.
verbose=1은 학습이 진행될 때마다 epoch 번호와 loss를 출력하도록 설정합니다.
history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=8, epochs=15, verbose=1 )위 코드는 Keras를 사용하여 딥러닝 모델을 학습시키는 코드입니다.
model.fit() 함수는 모델을 학습시키는 메서드로, train_generator에서 가져온 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다.
steps_per_epoch는 한 epoch(전체 데이터셋이 한번 훑는 것)당 batch 수를 의미합니다.
이 값은 한 epoch에 사용되는 샘플 수를 정의합니다.
예를 들어, steps_per_epoch=8이면 전체 데이터셋을 8개의 batch로 나누어 학습합니다. 따라서, 총 데이터셋에서 8개의 batch를 선택하고 각 batch마다 모델을 업데이트 합니다.
epochs는 전체 데이터셋을 몇 번 훑을 것인지를 나타냅니다. 위 코드에서는 15번 훑습니다.
verbose는 학습 중 출력되는 메시지의 상세도를 조절하는 매개변수입니다.
verbose=1은 학습이 진행될 때마다 epoch 번호와 loss를 출력하도록 설정합니다.
따라서, 위 코드는 train_generator에서 가져온 데이터를 사용하여 model을 8개의 batch로 나누어 총 15번 학습시키며, 학습 중 epoch 번호와 loss를 출력합니다.