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2021년 12월 2일 (목) 17:37 기준 최신판

1 개요[편집 | 원본 편집]

케라스 사용의 기초.

기본적으로 다음의 단계를 거친다.

  1. 훈련 데이터 정의
  2. 모델 정의
    세부내용은 Keras:모델 제작 문서를 참고하자.
  3. 학습과정 설정
  4. 훈련
  5. 활용

1.1 사용[편집 | 원본 편집]

과정 설명
데이터 전처리 정규화 등 데이터 전처리 과정을 거친다.
모델 제작 층은 몇 개로 할지, 어떤 모델을 사용할지 지정한다.
학습과정 설정(컴파일)
  • 손실함수 : 신경망의 성능 측정.
  • 옵티마이저 : 어떻게 네트워크를 업데이트 할 것인가.
  • 매트릭스 : 모니터링 지표.


손실함수는 무엇을 사용할지, 몇 번이나 학습시킬지, 학습은 언제 끝낼 것인지를 지정한다.

학습 fit() 함수로 학습 시작.
모델 평가 학습한 모델을 평가한다.
사용 학습된 모델을 활용한다.

2 셋업[편집 | 원본 편집]

일반적으로 텐서플로우를 벡엔드로 케라스를 사용하기 때문에 다음과 같이 준비를 해준다.(이젠 텐서플로우 안에 케라스가 포함되어 있다;)

import numpy as np
import tensorflows as tf
from tensorflows import keras
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