スパムの検出

自然言語を数値に変換

たんねつベクトルうめこみ

ニューラルネットワーク構造

はめ込む

Global Pooling

深さ学習モデル符号化

"""
Author : Byunghyun Ban
"""
from tensorflow import keras
import data_reader

# 몇 에포크 만큼 학습을 시킬 것인지 결정합니다.
EPOCHS = 50  # 예제 기본값은 50입니다.

# 데이터를 읽어옵니다.
dr = data_reader.DataReader()

# 인공신경망을 제작합니다.
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Embedding(8983, 128),
    keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    keras.layers.Dropout(0.1),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 인공신경망을 컴파일합니다.
model.compile(optimizer="adam", metrics=['accuracy'],
              loss="binary_crossentropy")

# 인공신경망을 학습시킵니다.
print("\n\n************ TRAINING START ************ ")
early_stop = keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)
history = model.fit(dr.train_X, dr.train_Y, epochs=EPOCHS,
                    validation_data=(dr.test_X, dr.test_Y),
                    callbacks=[early_stop])

# 학습 결과를 그래프로 출력합니다.
data_reader.draw_graph(history)