6주차
(2/17 ~ 2/23) |
Chapter 07 |
Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 |
Ch.07(07-2) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 |
문제1) 어떤 인공 신경망의 입력 특성이 100개이고 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일 때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇 개인가요?
답 -> 1,010개
가중치 (100 * 10) + 절편(10)
문제2) 케라스의 Dense 클래스를 사용해 신경망의 출력층을 만들려고 합니다. 이 신경망이 이진 분류 모델이라면 activation 매개변수에 어떤 활성화 함수를 지정해야 하나요?
답 -> sigmoid
이진 분류(sigmoid), 다중 분류(softmax), 이미지(relu)
문제3) 케라스 모델에서 손실 함수와 측정 지표 등을 지정하는 메서드는 무엇인가요?
답 -> compile()
매개변수 loss(손실 함수), metrics(측정 지표)로 지정
문제4) 정수 레이블을 타깃으로 가지는 다중 분류 문제일 때 케라스 모델의 compile() 메서드에 지정할 손실 함수 로 적절한 것은 무엇인가요?
번역 : 희소_범주_교차엔트로피
sparse_categorical_crossentropy(정수 타깃 다중 분류), categorical_crossentropy(타깃 원한 인코 딩), binary_crossentropy(이진 분류), mean_square_error(회귀)