KT AIVLE SCHOOL 5주차 딥러닝 (2.27 ~ 3.3)

꿀맛같은 3.1절 휴식

꿀맛같은 3.1 휴식이 있어서 좋았던 날....

 

그러나 딥러닝의 벽은 여전히 높았다 ㅠ

 

텐서플로우를 설명을 많이 해주셨던 한 주였다.

 

간단하게 배운 코드를 말하자면

 

keras.backend.clear_session()
model = keras.models.Sequential()
model.add( keras.layers.Input(shape = (?,)))
model.add(keras.layers.Dense(?))
model.compile(loss = '?', optimizer = '?')

이런 느낌이였는데 사실 이건 Sequential 방식으로 쌓은 딥러닝 코드고 

기존 성능은 Functional 방식으로 쌓는게 더 효율이 좋다고 한다!

 

그리고 히든레이어의 중요성도 많은 설명을 들었었는데

히든레이어를 이용해  딥러닝 인공신경망을 좀 더 거대한 신경망으로 만드는게 주 목적이였다고 배웠던 것 같다.

 

그리고 분류하는 방식은 되게 많이 헷갈렸는데 

loss는 

선형회귀 - mse , linear

로지스틱 - binary crossentropy , sigmoid

다중분류는 categorical crossentropy , softmax 

정도로 생각하면 될 것 같다.

 

사실 글을 작성하는 아직까지도 완벽하다고는 할 수 없겠지만.. 점점 나아져가는 모습을 보이는 것 만으로도 만족할랜다..