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| + | * 손실함수 : 신경망의 성능 측정. | ||
| + | * 옵티마이저 : 어떻게 네트워크를 업데이트 할 것인가. | ||
| + | * 매트릭스 : 모니터링 지표. | ||
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| + | 손실함수는 무엇을 사용할지, 몇 번이나 학습시킬지, 학습은 언제 끝낼 것인지를 지정한다. | ||
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|학습 | |학습 | ||
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| − | 일반적으로 텐서플로우를 벡엔드로 케라스를 사용하기 때문에 다음과 같이 준비를 해준다.<syntaxhighlight lang="python"> | + | 일반적으로 텐서플로우를 벡엔드로 케라스를 사용하기 때문에 다음과 같이 준비를 해준다.(이젠 텐서플로우 안에 케라스가 포함되어 있다;)<syntaxhighlight lang="python"> |
import numpy as np | import numpy as np | ||
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2021년 12월 2일 (목) 17:37 기준 최신판
1 개요편집
케라스 사용의 기초.
기본적으로 다음의 단계를 거친다.
- 훈련 데이터 정의
- 모델 정의
- 세부내용은 Keras:모델 제작 문서를 참고하자.
- 학습과정 설정
- 훈련
- 활용
1.1 사용편집
| 과정 | 설명 |
|---|---|
| 데이터 전처리 | 정규화 등 데이터 전처리 과정을 거친다. |
| 모델 제작 | 층은 몇 개로 할지, 어떤 모델을 사용할지 지정한다. |
| 학습과정 설정(컴파일) |
|
| 학습 | fit() 함수로 학습 시작. |
| 모델 평가 | 학습한 모델을 평가한다. |
| 사용 | 학습된 모델을 활용한다. |
2 셋업편집
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