분류:딥러닝 기능 구현
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다양한 기능을 어떻게 구현할 것인가에 대한 문서를 분류하기 위한 분류.
1 층을 어떻게 구현할 것인가?
너무 많은 파라미터는 과적합의 원인이 되기도 한다. 과적합을 막기 위해 네트워크의 크기를 줄이는 것도 전략이다. 손실이 감소할때까지 점차 유닛의 수를 늘려가는 것이 일반전략.
2 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'))
|
정확도는 약 90% | 링크 |