AI
케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 3.1 - 신경망의 구조
신경망 훈련 구조 네트워크(또는 모델)를 구성하는 층 입력 데이터를 예측으로 매핑 입력 데이터와 그에 상응하는 타깃 학습에 사용할 피드백 신호를 정의하는 손실 함수 예측과 타깃을 비교해 네트워크의 예측이 기댓값에 얼마나 잘 맞는지를 측정하는 손실 값을 만든다. 학습 진행 방식을 결정하는 옵티마이저 손실 값을 사용해 네트워크 가중치를 업데이트 한다. 층 : 딥러닝의 구성 단위 하나 이상의 텐서를 입력으로 받아 하나 이상의 텐서를 출력하는 데이터 처리 모듈 가중치라는 층의 형태를 가진다. 케라스에서는 호환 가능한 층들을 엮어 데이터 변환 파이프라인(pipeline)을 구성해 딥러닝 모델을 만든다. 모델 : 층의 네트워크 딥러닝 모델은 층으로 만든 비순환 유향 그래프(Directed Acyclic Graph,..
2021. 5. 26. 05:34
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