케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2장

Training set = 모델 학습에 필요한 데이터 셋

Test Set = 예측 성능을 테스트 하는 데이터

과대적합 ( Overfitting ) = 모델이 Training set 에 대해서는 높은 성능을 보이지만 테스트 셋에 대해서 성능이 좋지 않은 경우

손실 함수 : 트레이닝 과정에서 신경 망의 성능을 측정. ( 오차 값 계산 )

옵티마이저: 데이터와 손실함수를 기반으로 네트워크 업데이트

텐서 : 다차원 넘파이 배열

스칼라 ( 0차원 텐서)

벡터 ( 1차원 텐서)

행렬 (2차원 텐서)

3D , 고차원

데이터의 벡터 예시

벡터 데이터 : 크기 2D의 텐서

시계열 데이터 또는 시퀀스 데이터 : 3D 텐서

이미지 : 4D

동영상 5D

텐서 연산

 

원소별 단순 연산

브로드캐스팅

점곱

크기변환