📚 혼공학습단
📖 혼자 만들면서 공부하는 딥러닝
Fashion MNIST 분류 실습
- 예측 결과
이미지 분류 예측이 틀린 이유?
각 클래스별 아이템의 특징이 명확히 드러나는 경우에는 모델이 높은 정확도로 분류했으나, ‘Sandal(샌들)’과 ‘Sneaker(운동화)’, ‘Coat(코트)’와 ‘Pullover(스웨터)’처럼 형태가 비슷한 클래스에서는 혼동이 발생해 오분류가 나타났다.
더 세밀하고 풍부한 특징을 효과적으로 추출할 수 있도록 모델의 깊이와 복잡도를 증가시키거나, 데이터 증강 또는 추가 수집을 통해 각 클래스별 이미지 다양성을 확대하면 예측 성능을 향상시킬 수 있다.
