[Tensorflow]mnist - 성능 확인하기 및 개선하기

• tf 버전: 2.2.0

1. Test 

test_loss, test_accuracy = model.evaluate(x_test_reshaped,y_test, verbose=2)
print("test_loss: {} ".format(test_loss))
print("test_accuracy: {}".format(test_accuracy))

predicted_result = model.predict(x_test_reshaped)  # model이 추론한 확률값. 
predicted_labels = np.argmax(predicted_result, axis=1)

idx=0  #1번째 x_test를 살펴보자. 
print('model.predict() 결과 : ', predicted_result[idx])
print('model이 추론한 가장 가능성이 높은 결과 : ', predicted_labels[idx])
print('실제 데이터의 라벨 : ', y_test[idx])

plt.imshow(x_test[idx],cmap=plt.cm.binary)
plt.show()

import random
wrong_predict_list=[]
for i, _ in enumerate(predicted_labels):
    # i번째 test_labels과 y_test이 다른 경우만 모아 봅시다. 
    if predicted_labels[i] != y_test[i]:
        wrong_predict_list.append(i)

# wrong_predict_list 에서 랜덤하게 5개만 뽑아봅시다.
samples = random.choices(population=wrong_predict_list, k=5)

for n in samples:
    print("예측확률분포: " + str(predicted_result[n]))
    print("라벨: " + str(y_test[n]) + ", 예측결과: " + str(predicted_labels[n]))
    plt.imshow(x_test[n], cmap=plt.cm.binary)
    plt.show()

2. 네트워크 성능 개선하기 - 하이퍼파라미터 튜닝

#바꿔 볼 수 있는 하이퍼파라미터들
n_channel_1=16
n_channel_2=32
n_dense=32
n_train_epoch=10

model=keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv2D(n_channel_1, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
model.add(keras.layers.MaxPool2D(2,2))
model.add(keras.layers.Conv2D(n_channel_2, (3,3), activation='relu'))
model.add(keras.layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(keras.layers.Flatten())
model.add(keras.layers.Dense(n_dense, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

model.summary()
model.compile(optimizer='adam',
             loss='sparse_categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])

# 모델 훈련
model.fit(x_train_reshaped, y_train, epochs=n_train_epoch)

# 모델 시험
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(x_test_reshaped, y_test, verbose=2)
print("test_loss: {} ".format(test_loss))
print("test_accuracy: {}".format(test_accuracy))