* 겪고 있는 문제 상황을 최대한 자세하게 작성해주세요.
* 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보았는지 구체적으로 함께 알려주세요.
1주차 숙제에 대해서 코드를 보면서 작성을 했는데
loss 와 loss_vlaue 값이 너무 높게 나옵니다
- loss 값을 낮추려면 lr의 값을 줄이거나 optimizer함수를 바꾸거나
random_state의 값을 수정하면 낮출 수 있지 않은가요?
여러 조합을 섞어서 해봤는데 loss 값이 내려가지 않아서...
2.loss 값이 높은데 왜 예측은 잘 나오는 건가요?
3.그럼 lr의 값을 설정할 때 무조건 낮게 하는게 학습에 유리하지 않나요?
4.random_states는 아무 값이나 설정해도 괜찮은 건가요? 학습에 유리한 값은 따로 찾을 수 없나요?
작성한 코드 및 에러 메세지
df=pd.read_csv('Salary.csv')
df.head(2)
sns.pairplot(df, x_vars=['YearsExperience'], y_vars=['Salary'], height=4)
xdata=np.array(df[['YearsExperience']],dtype=np.float32)
ydata=np.array(df[['Salary']],dtype=np.float32)
xdata = xdata.reshape((-1, 1))
ydata = ydata.reshape((-1, 1))
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(xdata, ydata, test_size=0.2, random_state=2021)
model=Sequential([
Dense(1)
])
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=SGD(lr=0.01))
model.fit(
x_train,y_train,
validation_data=(x_val,y_val),
epochs=100
)
