Chest X-Ray Medical Diagnosis with Deep Learning - ④ Training

Chest X-Ray Medical Diagnosis with Deep Learning - ④ Training

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Chest X-Ray Medical Diagnosis with Deep Learning

     ① Import Packages and Function
     ② Load the Datasets
     ③ Model Development
     ④ Training
    ⑤ Prediction and Evaluation 

 

 

 

 

④ Training

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: Keras의 model.fit 함수를 사용하여 모델을 훈련

: 현재, 데이터셋의 작은 부분 집합(~1%)에 대해 Training 하고 있음

: 전체 데이터셋의 Training에는 상당한 시간이 소요되므로 여기에서 모델을 교육하지 않음

: 다음 섹션에서 사전 교육된 모델을 로드할 예정

: 그러나 아래 코드를 사용하여 Colab에서 로컬로 모델 학습을 연습 할 수 있음

history = model.fit_generator(train_generator, 
                              validation_data=valid_generator,
                              steps_per_epoch=100, 
                              validation_steps=25, 
                              epochs = 3)
 
plt.plot(history.history['loss'])
plt.ylabel("loss")
plt.xlabel("epoch")
plt.title("Training Loss Curve")
plt.show()

: 사전 훈련된 가중치를 모델에 로드

model.load_weights("drive/MyDrive/nih/pretrained_model.h5")

 

 

 

다음 분석

Chest X-Ray Medical Diagnosis with Deep Learning

    ⑤ Prediction and Evaluation

 

 

 

#Reference

1) www.coursera.org/learn/ai-for-medical-diagnosis

2) github.com/vishrutskaushik/Chest-X-Ray-Medical-Diagnosis

 

 

 

Chest X-Ray Medical Diagnosis with Deep Learning - ④ Training

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