"분류:딥러닝 기능 구현"의 두 판 사이의 차이
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|[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb 링크] | |[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb 링크] | ||
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| − | | | + | |영화 리뷰 분류. |
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| + | model = models.Sequential() | ||
| + | model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,))) | ||
| + | model.add(layers.Dense(16, activation='relu')) | ||
| + | model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) | ||
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2021년 12월 4일 (토) 15:14 판
다양한 기능을 어떻게 구현할 것인가에 대한 문서를 분류하기 위한 분류.
다양한 사례의 연구결과 공유
특정 기능을 구현하기 위해 어떤 층을 몇개나 준비해야 하나 고민에 빠지게 된다.
다양한 경험이 주는 강점은... 대강 어느 정도면 어떤 기능을 구현할 수 있겠다는 감각을 얻는 것. 대략적인 경험의 사례공유는 커다란 도움이 된다.
| 사례 | 시도 | 성과 | 링크 |
|---|---|---|---|
| 0~9의 아라비아 숫자를 구분하는 것. | 렐루 활성화함수로 512개, 소프트맥스 활성화함수로 10개.
2개 층만으로도 충분하다... 놀랍네; 고작 2층으로! |
정확도는 97.8% | 링크 |
| 영화 리뷰 분류.
긍정리뷰와 부정리뷰 분류. |
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,)))
model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
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정확도는 약 90% | 링크 |