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→층을 어떻게 구현할 것인가?
== 층을 어떻게 구현할 것인가? ==
== 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.
=== 무조건 크게? ===
너무 많은 파라미터는 과적합의 원인이 되기도 한다. 과적합을 막기 위해 네트워크의 크기를 줄이는 것도 전략이다. 손실이 감소할때까지 점차 유닛의 수를 늘려가는 것이 일반전략.(일반적으로 네트워크가 크면 작은 네트워크보다 더 빠르게 과적합 되었다.) 네트워크가 크면 오히려 성능이 안좋아진다.
== 다양한 사례의 연구결과 공유 ==
== 다양한 사례의 연구결과 공유 ==
|[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/3.4-classifying-movie-reviews.ipynb 링크]
|[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/3.4-classifying-movie-reviews.ipynb 링크]
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|뉴스 분류
46개의 토픽으로 뉴스를 분류한다.
|<syntaxhighlight lang="python">
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'))
</syntaxhighlight>
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|[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/3.5-classifying-newswires.ipynb 링크]
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[[분류:인공지능 기능구현]]
[[분류:인공지능 기능구현]]