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"id": "Tce3stUlHN0L"
},
"source": [
"##### Copyright 2020 The TensorFlow Authors."
]
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"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:55:41.260413Z"
},
"id": "tuOe1ymfHZPu"
},
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"source": [
"#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\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."
]
},
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"id": "qFdPvlXBOdUN"
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"source": [
"# Keras Tuner 소개"
]
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"id": "MfBg1C5NB3X0"
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""
]
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"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "xHxb-dlhMIzW"
},
"source": [
"## 개요\n",
"\n",
"Keras Tuner는 TensorFlow 프로그램에 대한 최적의 하이퍼파라미터 세트를 선택하는 데 도움을 주는 라이브러리입니다. 머신러닝(ML) 애플리케이션에 대한 올바른 하이퍼파라미터 세트를 선택하는 과정을 *하이퍼파라미터 조정* 또는 *하이퍼튜닝*이라고 합니다.\n",
"\n",
"하이퍼파라미터는 훈련 프로세스 및 ML 모델의 토폴로지를 제어하는 변수입니다. 이러한 변수는 훈련 과정에서 일정하게 유지되며 ML 프로그램의 성능에 직접적으로 영향을 미칩니다. 하이퍼파라미터에는 두 가지 유형이 있습니다.\n",
"\n",
"1. 숨겨진 레이어의 수 및 너비와 같이 모델 선택에 영향을 미치는 **모델 하이퍼파라미터**\n",
"2. SGD(Stochastic Gradient Descent)의 학습률 및 KNN(k Nearest Neighbors) 분류자의 최근접 이웃 수와 같은 학습 알고리즘의 속도와 품질에 영향을 주는 **알고리즘 하이퍼파라미터**\n",
"\n",
"이 튜토리얼에서는 Keras Tuner를 사용하여 이미지 분류 애플리케이션에 하이퍼튜닝을 수행합니다."
]
},
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"id": "MUXex9ctTuDB"
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"## 설정"
]
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"import tensorflow as tf\n",
"from tensorflow import keras\n",
"\n",
"import IPython"
]
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"id": "g83Lwsy-Aq2_"
},
"source": [
"Keras Tuner를 설치하고 가져옵니다."
]
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"id": "_leAIdFKAxAD"
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"source": [
"!pip install -q -U keras-tuner\n",
"import kerastuner as kt"
]
},
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"metadata": {
"id": "ReV_UXOgCZvx"
},
"source": [
"## 데이터세트 다운로드 및 준비하기\n",
"\n",
"이 튜토리얼에서는 Keras Tuner를 사용하여 [Fashion MNIST 데이터세트](https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist)에서 의류 이미지를 분류하는 머신러닝 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 찾습니다. "
]
},
{
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"id": "HljH_ENLEdHa"
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"source": [
"데이터를 로드합니다."
]
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"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:55:51.726660Z"
},
"id": "OHlHs9Wj_PUM"
},
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"source": [
"(img_train, label_train), (img_test, label_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()"
]
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:55:51.731063Z",
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},
"id": "bLVhXs3xrUD0"
},
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"source": [
"# Normalize pixel values between 0 and 1\n",
"img_train = img_train.astype('float32') / 255.0\n",
"img_test = img_test.astype('float32') / 255.0"
]
},
{
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"metadata": {
"id": "K5YEL2H2Ax3e"
},
"source": [
"## 모델 정의하기\n",
"\n",
"하이퍼튜닝을 위한 모델을 빌드할 때는 모델 아키텍처와 더불어 하이퍼파라미터 검색 공간도 정의합니다. 하이퍼튜닝을 위해 설정하는 모델을 *하이퍼 모델*이라고 합니다.\n",
"\n",
"두 가지 접근 방식을 통해 하이퍼 모델을 정의할 수 있습니다.\n",
"\n",
"- 모델 빌더 함수 사용\n",
"- Keras Tuner API의 `HyperModel` 클래스를 하위 클래스화\n",
"\n",
"또한 두 개의 사전 정의된 `HyperModel` - 클래스인 [HyperXception](https://keras-team.github.io/keras-tuner/documentation/hypermodels/#hyperxception-class)과 [HyperResNet](https://keras-team.github.io/keras-tuner/documentation/hypermodels/#hyperresnet-class)을 컴퓨터 비전 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.\n",
"\n",
"이 튜토리얼에서는 모델 빌더 함수를 사용하여 이미지 분류 모델을 정의합니다. 모델 빌더 함수는 컴파일된 모델을 반환하고 인라인으로 정의한 하이퍼파라미터를 사용하여 모델을 하이퍼튜닝합니다."
]
},
{
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"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:55:51.821430Z",
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},
"id": "ZQKodC-jtsva"
},
"outputs": [],
"source": [
"def model_builder(hp):\n",
" model = keras.Sequential()\n",
" model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)))\n",
" \n",
" # Tune the number of units in the first Dense layer\n",
" # Choose an optimal value between 32-512\n",
" hp_units = hp.Int('units', min_value = 32, max_value = 512, step = 32)\n",
" model.add(keras.layers.Dense(units = hp_units, activation = 'relu'))\n",
" model.add(keras.layers.Dense(10))\n",
"\n",
" # Tune the learning rate for the optimizer \n",
" # Choose an optimal value from 0.01, 0.001, or 0.0001\n",
" hp_learning_rate = hp.Choice('learning_rate', values = [1e-2, 1e-3, 1e-4]) \n",
" \n",
" model.compile(optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate = hp_learning_rate),\n",
" loss = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits = True), \n",
" metrics = ['accuracy'])\n",
" \n",
" return model"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "0J1VYw4q3x0b"
},
"source": [
"## 튜너를 인스턴스화하고 하이퍼튜닝 수행하기\n",
"\n",
"튜너를 인스턴스화하여 하이퍼튜닝을 수행합니다. Keras Tuner에는 `RandomSearch`, `Hyperband`, `BayesianOptimization` 및 `Sklearn`의 네 가지 튜너가 있습니다. 이 튜토리얼에서는 [Hyperband](https://arxiv.org/pdf/1603.06560.pdf) 튜너를 사용합니다.\n",
"\n",
"Hyperband 튜너를 인스턴스화하려면 최적화할 하이퍼모델인 `objective`, 및 훈련할 최대 epoch 수(`max_epochs`)를 지정해야 합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:55:51.828166Z",
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},
"id": "oichQFly6Y46"
},
"outputs": [],
"source": [
"tuner = kt.Hyperband(model_builder,\n",
" objective = 'val_accuracy', \n",
" max_epochs = 10,\n",
" factor = 3,\n",
" directory = 'my_dir',\n",
" project_name = 'intro_to_kt') "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "VaIhhdKf9VtI"
},
"source": [
"Hyperband 튜닝 알고리즘은 적응형 리소스 할당 및 조기 중단을 사용하여 고성능 모델에서 신속하게 수렴합니다. 이것은 스포츠 챔피언십 스타일 브래킷을 사용하여 수행됩니다. 이 알고리즘은 몇 개의 epoch에 대해 많은 수의 모델을 훈련하고 최고 성능을 보이는 절반만 다음 단계로 넘깁니다. Hyperband는 1 + logfactor( `max_epochs`)를 계산하고 이를 가장 가까운 정수로 반올림하여 한 브래킷에서 훈련할 모델 수를 결정합니다."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "oTeamrUWOJRb"
},
"source": [
"하이퍼파라미터 검색을 실행하기 전에 훈련 단계가 끝날 때마다 훈련 결과를 지우도록 콜백을 정의합니다."
]
},
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"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:55:53.707808Z",
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"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:55:53.709362Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:55:53.708855Z"
},
"id": "Bbr_8QE76PJd"
},
"outputs": [],
"source": [
"class ClearTrainingOutput(tf.keras.callbacks.Callback):\n",
" def on_train_end(*args, **kwargs):\n",
" IPython.display.clear_output(wait = True)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "UKghEo15Tduy"
},
"source": [
"하이퍼파라미터 검색을 실행합니다. 검색 메서드의 인수는 위의 콜백 외에 `tf.keras.model.fit`에 사용되는 인수와 같습니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:55:53.715230Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:55:53.714451Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T03:03:17.765372Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T03:03:17.764842Z"
},
"id": "dSBQcTHF9cKt"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Trial 30 Complete [00h 00m 37s]\n",
"val_accuracy: 0.8826000094413757\n",
"\n",
"Best val_accuracy So Far: 0.8834999799728394\n",
"Total elapsed time: 00h 07m 24s\n",
"INFO:tensorflow:Oracle triggered exit\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The hyperparameter search is complete. The optimal number of units in the first densely-connected\n",
"layer is 512 and the optimal learning rate for the optimizer\n",
"is 0.001.\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"tuner.search(img_train, label_train, epochs = 10, validation_data = (img_test, label_test), callbacks = [ClearTrainingOutput()])\n",
"\n",
"# Get the optimal hyperparameters\n",
"best_hps = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials = 1)[0]\n",
"\n",
"print(f\"\"\"\n",
"The hyperparameter search is complete. The optimal number of units in the first densely-connected\n",
"layer is {best_hps.get('units')} and the optimal learning rate for the optimizer\n",
"is {best_hps.get('learning_rate')}.\n",
"\"\"\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Lak_ylf88xBv"
},
"source": [
"이 튜토리얼을 마치려면 검색에서 최적의 하이퍼파라미터로 모델을 재훈련합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T03:03:17.903389Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T03:03:17.770975Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T03:03:54.585883Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T03:03:54.586373Z"
},
"id": "McO82AXOuxXh"
},
"outputs": [
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/10\n"
]
},
{
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"text": [
"\r",
" 1/1875 [..............................] - ETA: 7:56 - loss: 2.3565 - accuracy: 0.0625"
]
},
{
"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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 32/1875 [..............................] - ETA: 3s - loss: 1.5955 - accuracy: 0.4361 "
]
},
{
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 63/1875 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 1.3444 - accuracy: 0.5249"
]
},
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 94/1875 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 1.2062 - accuracy: 0.5732"
]
},
{
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 126/1875 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 1.1132 - accuracy: 0.6060"
]
},
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 158/1875 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 1.0493 - accuracy: 0.6288"
]
},
{
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 189/1875 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 1.0015 - accuracy: 0.6460"
]
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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",
" 219/1875 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.9636 - accuracy: 0.6597"
]
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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",
" 248/1875 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.9328 - accuracy: 0.6708"
]
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"output_type": "stream",
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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",
" 278/1875 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.9057 - accuracy: 0.6806"
]
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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",
" 309/1875 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.8819 - accuracy: 0.6892"
]
},
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" 160/1875 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.3610 - accuracy: 0.8664"
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" 190/1875 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.3611 - accuracy: 0.8667"
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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",
"1230/1875 [==================>...........] - ETA: 1s - loss: 0.3663 - accuracy: 0.8672"
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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",
"1262/1875 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.3663 - accuracy: 0.8672"
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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",
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"1825/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3650 - accuracy: 0.8678"
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"1856/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3649 - accuracy: 0.8678"
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"1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.3649 - accuracy: 0.8678 - val_loss: 0.3729 - val_accuracy: 0.8664\n"
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"Epoch 3/10\n",
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" 184/1875 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.3346 - accuracy: 0.8814"
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" 216/1875 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.3351 - accuracy: 0.8809"
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" 247/1875 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.3357 - accuracy: 0.8806"
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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",
" 278/1875 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.3358 - accuracy: 0.8805"
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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",
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" 255/1875 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.2996 - accuracy: 0.8909"
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" 287/1875 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.3001 - accuracy: 0.8907"
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" 317/1875 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.3003 - accuracy: 0.8905"
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" 349/1875 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.3002 - accuracy: 0.8905"
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" 382/1875 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.2999 - accuracy: 0.8905"
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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",
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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",
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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",
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"1858/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3007 - accuracy: 0.8877"
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" 158/1875 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.2926 - accuracy: 0.8908"
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" 471/1875 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.2848 - accuracy: 0.8943"
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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",
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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",
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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",
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" 224/1875 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.2510 - accuracy: 0.9053"
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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",
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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",
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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",
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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",
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"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# Build the model with the optimal hyperparameters and train it on the data\n",
"model = tuner.hypermodel.build(best_hps)\n",
"model.fit(img_train, label_train, epochs = 10, validation_data = (img_test, label_test))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "EQRpPHZsz-eC"
},
"source": [
"`my_dir/intro_to_kt` 디렉토리에는 하이퍼파라미터 검색 중에 실행되는 모든 시험(모델 구성)에 대한 상세 로그와 체크포인트가 들어 있습니다. 하이퍼파라미터 검색을 다시 실행하면 Keras Tuner가 이러한 로그의 기존 상태를 사용하여 검색을 재개합니다. 이 동작을 비활성화하려면 튜너를 인스턴스화하는 동안 추가 `overwrite = True` 인수를 전달합니다."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "sKwLOzKpFGAj"
},
"source": [
"## 요약\n",
"\n",
"이 튜토리얼에서는 Keras Tuner를 사용하여 모델의 하이퍼파라미터를 조정하는 방법을 배웠습니다. Keras Tuner에 대한 자세한 내용은 다음 추가 자료를 확인하세요.\n",
"\n",
"- [TensorFlow 블로그의 Keras Tuner](https://blog.tensorflow.org/2020/01/hyperparameter-tuning-with-keras-tuner.html)\n",
"- [Keras Tuner 웹 사이트](https://keras-team.github.io/keras-tuner/)\n",
"\n",
"모델 하이퍼파라미터를 능동적으로 조정하기 위한 TensorBoard의 [HParams Dashboard](https://www.tensorflow.org/tensorboard/hyperparameter_tuning_with_hparams)도 확인해 보세요."
]
}
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"metadata": {
"colab": {
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"Tce3stUlHN0L"
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"name": "keras_tuner.ipynb",
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"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"name": "python3"
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"language_info": {
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"mimetype": "text/x-python",
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"version": "3.6.9"
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