전체 글 (5) 썸네일형 리스트형 Dense Layer 딥러닝 실습을 하다보면 모델 마지막에 Dense Layer라는 레이어층이 있는 것을 볼 수 있다. 이녀석은 뭐하는 녀석이길래 딥러닝 모델마다 빠지지 않고 들어가는걸까? 한번 알아보도록 하자. Dense 레이어란 Fully Cunnected Layer, 완전 연결 계층을 말한다. 완전 연결 계층이란 한 층의 모든 뉴런이 그 다음 층의 모든 뉴런과 연결되어 있는 계층으로 머신러닝에서 가장 기본이 되는 층이라고 할 수 있다. 완전 연결 계층, Fully connected layer (JY) Keras 사용해보기 1. What is keras? 케라스(Keras)는 텐서플로우 라이버러리 중 하나로, 딥러닝 모델 설계와 훈련을 위한 고수준 API이다. 사용자 친화적이고 모델의 구성이 쉽기 때문에 기본 이미지 ds.. 선형회귀, 로지스틱 회귀, softmax함수와 cross entropy 기반지식 회귀(Regression) 이란? 관찰된 여러 데이터를 기반으로 각 연속형 변수 간의 관계를 모델링하고 이에 대한 적합도를 측정하는 분석 방법 간단하게 말해 두개 이상의 변수 사이의 함수관계를 찾아내는 통계적 방법 지도학습에서 분류와 회귀의 차이 분류 : 데이터 x의 여러 feature 값을 이용해 해당 데이터의 클래스 y를 추론, 그 데이터가 해당 클래스에 속할 클래스별 확률값을 출력회귀 : 데이터 x의 여러 feature 값을 이용해 연관된 다른 데이터 y의 정확한 값을 추론, 연관된 종속변수의 값을 직접 출력 선형회귀 종속변수 Y와 한 개 이상의 독립변수 X의 상관관계를 모델링하는 회귀분석 기법한 개의 독립변수를 가지고 있는 방식은 단순 선형회귀, 두 개 이상의 독립변수를 가지고 있는 방식.. DeepMl-03 Optimization Optimization Optimization - 최적화 딥러닝은 데이터가 클수록 더 나은 결과값을 도출하는 데 반해 훈련 속도는 느려질 수밖에 없다 이럴 경우 효율성을 높이기 위한 optimization 알고리즘을 잘 선택해야 한다 1.Optimization Random search 말그대로 무작위로 파라미터를 찾는 방법입니다 가장 먼저 생각해볼 수 있는 방법이지만 정말 비효율적이고 성능이 좋지 않은 알고리즘입니다 2.Optimization Follow the slope(경사하강법) 산에서 한발자국 한발자국 경사를 느끼며 내려가다 보면 나의 구체적인 현재 위치를 몰라도 언젠간 내려갈 수 있듯이 파라미터의 기울기를 이용하는 방법 gradient의 반대 방향으로 일정 크기만큼 이동해내는 것을 반복하여 Lo.. 이전 1 2 다음
