0805 신경망의 구조 - 용어들의 의미

Dense : 하나하나 끊어있지않고 완전히 연결 되어져 있는것

-  케라스는 호환 가능한 층들을 엮어 데이터 변환 파이프라인을 구성함으로 딥러닝 모델을 만든다

   -> 알아서 내부적인 처리를 함

GPU, CPU = 프로세싱 처리 유닛

CPU로 해서는 처리속도가 떨어짐! 

 

표현공간 = 자유도

 

 - 자기만의 새로운 함수를 주고싶을때 optimizer에게 객체로 뭔가를 넣어줌!

model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

 

 * 내가 분류하려는 출력수보다 층이 더 커야함 

model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) 
model.add(layers.Dense(46, activation='softmax'))

 

다중분류에서는 항상 손실함수를

categorical_crossentropy 이용! 

 

 - 회귀문제에서는 loss = 'mse, metrics = ["MAE"]