ROC 커브1 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 3장, 4장 3장 요약 3장에서는 신경망의 개요와 딥러닝 예제를 제시한다. 아래 3가지 예제를 제시한다. 주택 가격 예측 문제 영화 리뷰 분류 뉴스 기사 분류 신경망의 구조 네트워크를 구성하는 층 = 다른 말로는 레이어 입력 데이터 , 타겟 예측 값과 실제 값을 비교하는 손실함수 = loss function 학습 진행 방식을 결정하는 옵티마이저 = 네트워크가 어떻게 업데이트 되면 좋을지 결정한다. 요약하면 1. 신경망 네트워크를 구성한다. 2. 입력 데이터를 넣는다. 3. 예를 들어서 분류 문제면 분류 되어야 하는 기대 값이 있다. 4. 손실 함수로 기대 값이랑 얼마나 차이 나는지 확인한다. 5. 기대 값과의 차이를 확인하고 옵티마이저로 네트워크를 업데이트 한다. 6. 다시 2번으로 돌아가 데이터를 넣고 결과를 본다.. 2019. 2. 9. 이전 1 다음
