패션 아이템 이미지 분류 모델을 실습한 뒤 모델에서 추론한 결과를 AIFactory에 제출한 뒤 점수를 확인하는 방법에 대해서 아래 동영상으로 설명드리겠습니다.

img

샘플 코드

간단히 실습해볼 수 있는 샘플 코드를 아래와 같이 작성해봤습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

prob_pred = model.predict(test_images)
prob_label = prob_pred.argmax(axis=-1)

np.savetxt('submit.txt', prob_label,fmt='%d')

마무리

위 코드로 제출하면 간단한 모델로도 87% 이상의 정확도가 나옴을 확인할 수 있습니다. CNN 등의 다양한 레이어 및 기법을 이용해서 정확도를 더 높혀보시길 바랍니다~

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