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(새 문서: == 개요 == 놀랍게도, 가중치 초기화 방법에 따라 학습의 정도가 달라지기도 한다. = 가중치 초기화 = 다음의 방법이 있다. {| class="wikitable" !...) |
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2022년 1월 13일 (목) 23:08 판
1 개요
놀랍게도, 가중치 초기화 방법에 따라 학습의 정도가 달라지기도 한다.
2 가중치 초기화
다음의 방법이 있다.
| 방법 | 설명 | 코드 |
|---|---|---|
| 문자열 코드 | 문자열 코드로 초기화 방법을 전달하는 가장 간단한 방법.
케라스에서 제공하는 것들만 사용 가능하다. |
layer = layers.Dense(
units=64,
kernel_initializer='random_normal',
bias_initializer='zeros'
|
| initializer 불러오기 | 케라스에서 제공하는 initializer를 직접 박아넣는다. | from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import initializers
layer = layers.Dense(
units=64,
kernel_initializer=initializers.RandomNormal(stddev=0.01),
bias_initializer=initializers.Zeros()
)
|
| 초기화 객체 만들기 | 초기화 객체를 만들어 사용한다. | from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import initializers
initializer = initializers.RandomNormal(stddev=0.01)
layer = layers.Dense(units=64, kernel_initializer=initializer)
|
제공하는 초기화자는 다음 링크를 참조하자. Layer weight initializers (keras.io)
2.1 커스텀 초기화자
케라스에서 제공하지 않더라도 초기화자를 만들어 사용할 수도 있다.