Ch.1 Basic Functions

korkite·2022년 6월 30일
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KerasBasic

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@https://github.com/KorKite/study-keras-basic

0. Keras vs Tensorflow?

1. 케라스는 파이썬으로 작성된 고수준의 신경한 API
2. Tensorflow와 결합성이 높고, 아이디어를 최대한 빠르게 모델로
구현하는 것을 목표로 하는 라이브러리입니다.

1. Activations

1. 뉴런의 전기신호를 보내줄지 말지를 결정하는 모델을 본따서 만든 Step Function
2. 그러나, 이 step function은 미분이 불가능하기 때문에 가능한 것으로 수정 필요
3. 그래서 등장한 것이 이 Activation function임.

관련 자료

관련자료1: keras activations

관련자료2: activation의 역사

2. Metrics

1. 모델을 평가하기 위해 사용됩니다.
2. 분류, 회귀 크게 2가지의 테스크를 평가할 때 활용됩니다. 

관련 자료

관련자료1: Keras Metrics

3.Optimizers

1. 경사하강법 통해 데이터를 훈련할 때, 어떤 방식으로 훈련 방식입니다.
2. 뒤에 배울 모델을 compile하는 과정에서 필요한 두개의 파라미터 중 하나입니다.

관련 자료

관련자료1: 각종 경사하강법 수식과 설명

관련자료2: Kears Optimizers

4. Loss Function

1. 대입한 결과와 실제 정답간의 간격을 의미한다.
2. 모델 훈련 시 이 간격을 줄이는 방향으로 학습이 진행된다.
3. 뒤에 배울 모델을 compile하는 과정에서 필요한 두개의 파라미터 중 하나입니다.

관련 자료

관련자료1: Tensorflow Loss Functions

관련자료2: Keras Loss Function

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