{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Tce3stUlHN0L"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2020 The TensorFlow Authors.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:13:04.030114Z",
     "iopub.status.busy": "2020-11-12T01:13:04.029521Z",
     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:13:04.032038Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:13:04.031516Z"
    },
    "id": "tuOe1ymfHZPu"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0\n",
    "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
    "# You may obtain a copy of the License at\n",
    "#\n",
    "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
    "#\n",
    "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
    "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
    "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
    "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
    "# limitations under the License."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "MfBg1C5NB3X0"
   },
   "source": [
    "# TensorFlow 애드온 레이어: WeightNormalization\n",
    "\n",
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/addons/tutorials/layers_weightnormalization\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\">TensorFlow.org에서 보기</a></td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/addons/tutorials/layers_weightnormalization.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\">Google Colab에서 실행하기</a></td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/addons/tutorials/layers_weightnormalization.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\">GitHub에서 소스 보기</a></td>\n",
    "  <td><a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ko/addons/tutorials/layers_weightnormalization.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\">노트북 다운로드하기</a></td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "xHxb-dlhMIzW"
   },
   "source": [
    "## 개요\n",
    "\n",
    "이 노트북은 가중치 정규화 레이어를 사용하는 방법과 수렴을 향상할 수 있는 방법을 보여줍니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "KR01t9v_fxbT"
   },
   "source": [
    "# WeightNormalization\n",
    "\n",
    "심층 신경망의 훈련을 가속하기 위한 간단한 재매개변수화:\n",
    "\n",
    "Tim Salimans, Diederik P. Kingma (2016)\n",
    "\n",
    "> 이러한 방식으로 가중치를 재매개변수화함으로써 최적화 문제의 처리를 개선하고 확률적 경사 하강의 수렴을 가속합니다. 재매개변수화는 배치 정규화에서 영감을 얻었지만, 미니 배치의 예제 간에 종속성을 도입하지는 않습니다. 이는 이 방법이 배치 정규화가 덜 적합한 LSTM과 같은 반복 모델과 심층 강화 학습 또는 생성 모델과 같은 노이즈에 민감한 애플리케이션에 성공적으로 적용될 수 있음을 의미합니다. 이 방법은 훨씬 간단하지만, 전체 배치 정규화의 속도를 크게 향상합니다. 또한, 이 방법의 계산 오버헤드가 더 적으므로 같은 시간에 더 많은 최적화 단계를 수행할 수 있습니다.\n",
    "\n",
    "> https://arxiv.org/abs/1602.07868\n",
    "\n",
    "<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/seanpmorgan/tf-weightnorm/master/static/wrapped-graph.png\" width=\"80%\"><br><br>\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "MUXex9ctTuDB"
   },
   "source": [
    "## 설정"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:13:04.039425Z",
     "iopub.status.busy": "2020-11-12T01:13:04.038714Z",
     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:13:05.756894Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:13:05.757345Z"
    },
    "id": "CyWHXw9mQ6mp"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "!pip install -q -U tensorflow-addons"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:13:05.762010Z",
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     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:13:11.553358Z"
    },
    "id": "OywLbs7EXiE_"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "import tensorflow_addons as tfa"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:13:11.558199Z",
     "iopub.status.busy": "2020-11-12T01:13:11.557515Z",
     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:13:11.708918Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:13:11.709358Z"
    },
    "id": "KQMhhq1qXiFF"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "from matplotlib import pyplot as plt"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:13:11.713686Z",
     "iopub.status.busy": "2020-11-12T01:13:11.712997Z",
     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:13:11.714920Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:13:11.715344Z"
    },
    "id": "ULWHqMAnTVZD"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Hyper Parameters\n",
    "batch_size = 32\n",
    "epochs = 10\n",
    "num_classes=10"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "fhM0ieDpSnKh"
   },
   "source": [
    "## 모델 빌드하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:13:11.721158Z",
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     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:13:13.418213Z"
    },
    "id": "7XZXnBYgRPSk"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Standard ConvNet\n",
    "reg_model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    tf.keras.layers.Conv2D(6, 5, activation='relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),\n",
    "    tf.keras.layers.Conv2D(16, 5, activation='relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),\n",
    "    tf.keras.layers.Flatten(),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(120, activation='relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(84, activation='relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax'),\n",
    "])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:13:13.439639Z",
     "iopub.status.busy": "2020-11-12T01:13:13.438764Z",
     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:13:13.444418Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:13:13.443855Z"
    },
    "id": "UZd6V90eR4Gm"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# WeightNorm ConvNet\n",
    "wn_model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Conv2D(6, 5, activation='relu')),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),\n",
    "    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Conv2D(16, 5, activation='relu')),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),\n",
    "    tf.keras.layers.Flatten(),\n",
    "    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Dense(120, activation='relu')),\n",
    "    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Dense(84, activation='relu')),\n",
    "    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')),\n",
    "])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "AA5dti8AS2Y7"
   },
   "source": [
    "## 데이터 로드하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:13:13.450184Z",
     "iopub.status.busy": "2020-11-12T01:13:13.448965Z",
     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:13:27.109653Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:13:27.109058Z"
    },
    "id": "L8Isjc7W8MEn"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Downloading data from https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\r",
      "     8192/170498071 [..............................] - ETA: 59:37"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "    40960/170498071 [..............................] - ETA: 24:06"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "    90112/170498071 [..............................] - ETA: 16:23"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "   204800/170498071 [..............................] - ETA: 9:37 "
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "   434176/170498071 [..............................] - ETA: 5:40"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "   876544/170498071 [..............................] - ETA: 3:21"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  1777664/170498071 [..............................] - ETA: 1:55"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  3563520/170498071 [..............................] - ETA: 1:03"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4071424/170498071 [..............................] - ETA: 57s "
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  6660096/170498071 [>.............................] - ETA: 36s"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  6709248/170498071 [>.............................] - ETA: 38s"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  9773056/170498071 [>.............................] - ETA: 27s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  9838592/170498071 [>.............................] - ETA: 28s"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 12820480/170498071 [=>............................] - ETA: 22s"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 12918784/170498071 [=>............................] - ETA: 22s"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 13230080/170498071 [=>............................] - ETA: 22s"
     ]
    },
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      "161603584/170498071 [===========================>..] - ETA: 0s"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "163012608/170498071 [===========================>..] - ETA: 0s"
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      "164110336/170498071 [===========================>..] - ETA: 0s"
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      "164700160/170498071 [===========================>..] - ETA: 0s"
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      "170500096/170498071 [==============================] - 11s 0us/step\n"
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    "(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()\n",
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    "# Convert class vectors to binary class matrices.\n",
    "y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)\n",
    "y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)\n",
    "\n",
    "x_train = x_train.astype('float32')\n",
    "x_test = x_test.astype('float32')\n",
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    "x_test /= 255"
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    "## 모델 훈련하기"
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      "Epoch 1/10\n"
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      "  20/1563 [..............................] - ETA: 4s - loss: 2.2995 - accuracy: 0.1047"
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      "  41/1563 [..............................] - ETA: 3s - loss: 2.2916 - accuracy: 0.1143"
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      "  62/1563 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 2.2770 - accuracy: 0.1316"
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      "  82/1563 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 2.2465 - accuracy: 0.1486"
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      " 102/1563 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 2.2021 - accuracy: 0.1667"
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      " 123/1563 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 2.1610 - accuracy: 0.1827"
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      " 144/1563 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 2.1237 - accuracy: 0.2029"
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      " 165/1563 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 2.0945 - accuracy: 0.2180"
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      " 185/1563 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 2.0630 - accuracy: 0.2314"
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      " 206/1563 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 2.0435 - accuracy: 0.2368"
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      " 227/1563 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 2.0219 - accuracy: 0.2475"
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      " 247/1563 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 2.0043 - accuracy: 0.2546"
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      " 309/1563 [====>.........................] - ETA: 3s - loss: 1.9591 - accuracy: 0.2741"
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      " 330/1563 [=====>........................] - ETA: 3s - loss: 1.9441 - accuracy: 0.2791"
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      " 684/1563 [============>.................] - ETA: 2s - loss: 1.2490 - accuracy: 0.5540"
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      "1563/1563 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.9957 - accuracy: 0.6496 - val_loss: 1.1266 - val_accuracy: 0.6101\n"
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      "1563/1563 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.9555 - accuracy: 0.6633 - val_loss: 1.1521 - val_accuracy: 0.6028\n"
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      "1557/1563 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.8780 - accuracy: 0.6890"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1563/1563 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.8779 - accuracy: 0.6891 - val_loss: 1.1575 - val_accuracy: 0.6045\n"
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    "reg_model.compile(optimizer='adam', \n",
    "                  loss='categorical_crossentropy',\n",
    "                  metrics=['accuracy'])\n",
    "\n",
    "reg_history = reg_model.fit(x_train, y_train,\n",
    "                            batch_size=batch_size,\n",
    "                            epochs=epochs,\n",
    "                            validation_data=(x_test, y_test),\n",
    "                            shuffle=True)"
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    "execution": {
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      "Epoch 1/10\n"
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      "   1/1563 [..............................] - ETA: 0s - loss: 2.7097 - accuracy: 0.0312"
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      "  64/1563 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 2.0897 - accuracy: 0.2383"
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      "1561/1563 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.0137 - accuracy: 0.6413"
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      "1563/1563 [==============================] - 7s 5ms/step - loss: 1.0139 - accuracy: 0.6412 - val_loss: 1.1333 - val_accuracy: 0.6025\n"
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      "  82/1563 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 0.9408 - accuracy: 0.6616"
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      "1563/1563 [==============================] - 8s 5ms/step - loss: 0.9641 - accuracy: 0.6584 - val_loss: 1.1257 - val_accuracy: 0.6100\n"
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