[Keras] Sequential Model (순차모델) 사용 예제 - multi layer

Training Set & Test Set 생성하기

 

 

Sequential Model 생성하기

여기까지는 단일 layer와 동일하다.

 

 Model의 Layer 구성하기

첫번째 layer는 input은 그대로 한개인데, output이 2개로 바뀌었다.

두번째 layer를 add할때는 첫번째 layer 때와는 다르게, input_shape을 지정해줄 필요가 없다.

Sequential Model을 사용할 때에는 첫번째 add에만 input_shape이나 input_dim을 지정해주고,

그 이후부터는 output 개수만 정해주면, 모델 내부에서 알아서 연결해 준다.

 

Model 학습 시키기 & 예측하기

학습 시키기 전의 y_predict 값과 학습 이후의 y_predict의 값을 보면, [[5], [7]] 이라는 y_test 값에 학습 이후 현격히 가까워짐을 알 수 있다. 

 

 

확실히 layer가 하나 추가됐을 뿐인데도, 학습결과의 정확도가 많이 상승했음을 알 수 있다.