딥러닝 과목 9주차 주제가 CNN이었고 Fashion-MNIST 데이터셋을 분류하는 예제가 나왔다.자유게시판을 훑다 보니 한 학생이 이걸 CIFAR-10으로 바꿔 테스트한 것이 있다.노트북에 출력된 정확도는 다음과 같다.첫 번째 모델 평가 시 정확도: 0.6032 (약 60.32%)두 번째 모델 평가 시 정확도: 0.6301 (약 63.01%)이러한 값들은 검증 데이터에 대한 정확도를 나타낸다.정확도 60~63%는 CIFAR-10 데이터셋의 기준으로 보면 기본적인 성능 수준이다. CIFAR-10은 10개의 서로 다른 클래스(예: 비행기, 자동차, 새 등)를 가진 비교적 난이도 있는 데이터셋으로, 기본적인 합성곱 신경망(ConvNet) 구조에서는 60~70%의 정확도는 흔하다.성능을 높이기 위해 다음과 같..
