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mnist 학습 현황 추가
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jung-geun
2023-06-03 22:00:54 +09:00
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@@ -57,8 +57,6 @@ def make_model():
model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax')) model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# model.summary()
return model return model
# %% # %%
@@ -83,7 +81,7 @@ pso_mnist = Optimizer(
c0=0.35, c0=0.35,
c1=0.8, c1=0.8,
w_min=0.7, w_min=0.7,
w_max=1.1, w_max=1.0,
negative_swarm=0.25 negative_swarm=0.25
) )

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@@ -104,7 +104,7 @@ pso 알고리즘을 이용하여 오차역전파 함수를 최적화 하는 방
) )
``` ```
위의 파라미터 기준 40 세대 이후부터 정확도가 100%가 나오는 것을 확인하였습니다 위의 파라미터 기준 40 세대 이후부터 정확도가 100%가 나오는 것을 확인하였습니다
![xor](./xor_sigmoid_2_acc_40.png) ![xor](./history_plt/xor_sigmoid_2_acc_40.png)
2. iris 문제 2. iris 문제
``` python ``` python
@@ -134,7 +134,7 @@ best_score = pso_iris.fit(
) )
``` ```
위의 파라미터 기준 2 세대에 94%의 정확도를, 7 세대에 96%, 106 세대에 99.16%의 정확도를 보였습니다 위의 파라미터 기준 2 세대에 94%의 정확도를, 7 세대에 96%, 106 세대에 99.16%의 정확도를 보였습니다
![iris](./iris_relu_acc_200.png) ![iris](./history_plt/iris_relu_acc_200.png)
3. mnist 문제 3. mnist 문제
``` python ``` python
@@ -148,7 +148,7 @@ pso_mnist = Optimizer(
c1=0.8, c1=0.8,
w_min=0.7, w_min=0.7,
w_max=1.0, w_max=1.0,
negative_swarm=0.2 negative_swarm=0.25
) )
best_score = pso_mnist.fit( best_score = pso_mnist.fit(
@@ -163,6 +163,8 @@ best_score = pso_mnist.fit(
check_point=25 check_point=25
) )
``` ```
위의 파라미터 기준 현재 정확도 38%를 보이고 있습니다
![mnist](./history_plt/mnist_cnn_acc.png)
### Trouble Shooting ### Trouble Shooting