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keras에서 모델 만들기
from keras.models import Sequential
model = Sequential
모델 → 네트워크, 목표함수, 최적하기
keras network 정의
from keras, layers import Dense
층 쌓기
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
컴파일
네트워크(두뇌) + 목표함수 + 최적하기
→ 네트워크가 학습할 준비가 되었다.
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd',metrics=['accuracy'])
네트워크
네트워크에 입력을 주면 출력이 하나 나온다.
-
시그모이드
0.0~1 사이의 실수만 출력을 한다.
목표 함수
- mean_squared_error → 수치 예측
- categorical_crossentropy → 다중 분류
- binary_crossentropy → 이진 분류
Optimizer
딥러닝 모델은 최적 문제를 푸는 것이다.
적정한 학습률로 학습을 시켜줘야한다.
모멘텀, 러닝 메이트
SGD, Adam, Adamax ...
batch, epochs
model.fit(x,y, batch_size = 32, epochs =10)
배치사이즈 → 몇 문항을 풀고 답을 맞추는 지
epochs → 반복 횟수
딥러닝 개념
데이터 입력 -> 목적함수 -> optimizer
목적함수 : 푼답과 실제답 비교
optimizer : 오차 갱신
실습 코드
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=10, figsize=(10, 13),
subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})
subplot → 이미지를 한번에 표현
subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []}) → 눈금을 안나오게 해준다
