딥러닝
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[Keras] 튜토리얼3 - 검증손실 값(acc, loss)💫 Computer Science/Python & AI Framework 2019. 12. 16. 23:43
● 예제 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) y = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) x2 = np.array([11,12,13,14,15]) model = Sequential() model.add(Dense(10, input_dim=1, activation='relu')) model.add(Dense(8)) model.add(Dense(7)) model.add(Dense(6)) m..
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[Keras] 튜토리얼2 - 하이퍼파라미터 튜닝이란?💫 Computer Science/Python & AI Framework 2019. 12. 12. 01:26
● 저번 포스팅 모델 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np x = np.array([1,2,3,4,5]) y = np.array([1,2,3,4,5]) model = Sequential() model.add(Dense(5, input_dim=1, activation='relu')) # input 1 output 5 model.add(Dense(3)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mse', optimizer='adam') model.fit(x, y, epochs=1..
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[Keras] 튜토리얼1 - Sequential Model 구현💫 Computer Science/Python & AI Framework 2019. 12. 11. 00:11
딥러닝의 회귀,, 선형,, 비선형,,, 이런 이론들을 일단 접어두고 튜토리얼을 무작정 구현하면서 케라스로 딥러닝 모델을 구현하는 방법에 대해 살짝 알아봅시다. 개발 환경 : 아나콘다 가상환경에 2.0.0버전의 텐서플로우와 케라스 설치, 파이썬 3.7.4버전 비주얼 스튜디오 코드 IDE사용. 선형회귀모델을 사용해서 딥러닝을 구현한다는 뜻은 선형회귀 수식 Y = WX + B를 이용하여, X라는 입력자료와 Y라는 출력자료가 주어졌을 때 최적의 W,B를 구한다는 뜻이 됩니다. 여기서 X, Y는 정제된 데이터이며 사람이 해야할 일을 의미하는 것입니다. 우리는 잘 정제된 X, Y 데이터를 넣어주고 노드와 레이어를 구성하여 모델을 만들어주면 케라스 라이브러리는 알아서 최적의 W(Weight)와 B(Bias)를 찾아줍..