Project Title: Handwritten Digit Classification Model (MNIST)

이 프로젝트는 MNIST 손글씨 숫자 분류 문제를 해결하기 위한 모델을 학습한 결과입니다. 모델은 딥러닝을 활용하여 0부터 9까지의 숫자를 예측하는 분류 모델입니다.

모델을 100 epochs 동안 학습시키면서, 훈련 데이터와 테스트 데이터에 대한 정확도 변화를 기록하였습니다. 아래의 그래프는 각 epoch에 따른 훈련 정확도 (train accuracy)와 테스트 정확도 (test accuracy) 의 변화를 보여줍니다.

Epoch 99 | Loss: 82.6760 | Train Acc: 0.9013 | Test Acc: 0.9044

훈련 정확도는 학습이 진행될수록 지속적으로 증가하고 있으며,

테스트 정확도는 훈련 정확도와 비슷하게 증가하면서 안정적인 결과를 보여주고 있습니다.

이 그래프에서:

파란색 선은 훈련 정확도를 나타내며,

주황색 선은 테스트 정확도를 나타냅니다.

x축은 epoch을 나타내며, y축은 정확도입니다.

학습이 진행됨에 따라, 훈련 정확도와 테스트 정확도 모두 향상되었음을 확인할 수 있습니다.