[혼공머신]6주차 활동일지

• 기본 숙제(필수): Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기

1. 어떤 인공 신경망의 입력 특성이 100개이고, 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일 떄 필요한 모델 파라미터 개수는?
   -> 1010개 (3번)
   가중치 개수 (100*10) + 편향 개수 (10) = 1010개

2. 케라스의 dense 클래스를 사용해 신경망의 출력층을 만들려고 합니다. 이 신경망이 이진 분류 모델이라면 activation 매개변수에 어떤 활성화 함수를 지정해야 하나요?
   -> 시그모이드 sigmoid (2번)
   이진 분류는 0과 1을 값을 기대하는 모델일 것이므로 0과 1 사이의 값을 도출하는 sigmoid를 사용해야 한다.

3. 케라스 모델에서 손실 함수와 측정 지표 등을 지정하는 메서드는 무엇인가요?
   -> compile() (4번)
   fit(): 모델을 학습시키는 메서드 (데이터를 주고 가중치를 업데이트)
   set(): 개별 객체나 속성 값을 설정할 때 사용 (케라스에서 일반적으로 사용되지 않음)
   configure(): 특정 객체의 설정을 조정하는 메서드 (케라스 모델에는 존재하지 않음)

4. 정수 레이블을 타깃으로 가지는 다중 분류 문제일 때 케리스 모델의 compile() 메서드에 지정할 손실 함수로 적절한 것은 무엇인가요?
   -> sparse_categorical_crossentropy (1번)
   categorical_crossentropy : 원핫 인코딩 된 가중 분류 문제일 때
   binary_crossentropy : 이진 분류일 때
   mean_squared_error : 회귀 문제일 때