혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 6주차

 어느덧 혼공단 마지막 활동이네요.

 

기본미션) 7-1장 풀고 인증샷

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문제 해설

1번) 밀집층에 있는 10개의 뉴런이 100개의 입력과 모두 연결되기 때문에 총 100 * 10 = 1000 개의 가중치가 있고, 뉴런마다 1개의 절편이 있으므로 총 1010개의 모델 파라미터가 존재한다. 따라서 정답은 3

 

2번)

1) binary라는 활성화 함수는 존재하지 않는다.

2) 이진 분류일 경우, 출력층의 뉴런이 1개이고, 선형방정식의 결과를 확률로 바꾸기 위해 sigmoid 함수를 사용.

3) softmax 함수-> 다중 분류 신경망의 출력층에 사용.

4) relu 함수-> 이미지 분류 모델의 은닉층에 많이 사용하는 활성화 함수.

 

3번)

1) configure() 메서드는 존재하지 않는다.

2) fit() 메서드는 모델을 훈련하는 메서드.

3) set() 라는 메서드는 존재하지 않음.

4) compile()메서드는 loss로 손실함수를 지정하고 metrics 에서 측정하려는 지표를 지정할 수 있다.

 

4번)

1) 타깃이 정수인 다중 분류일 경우, compile() 메서드의 loss 매개변수를 'sparse_categorical_crossentropy'로 지정.

2) 'categorical_crossentropy'는 타깃이 원-핫 인코딩된 경우 사용.

3) 'binary_crossentropy'는 이진 분류에 사용하는 손실함수.

4) 'mean_squared_error'는 회귀 문제에 사용하는 손실함수.

 

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길다면 길고 짧다면 짧은 6주였던 것 같습니다.

기회가 된다면 책을 보고 또 보면서 복습을 해야겠다는 생각이 듭니다.

다음주부터 본격적으로 케이쉴드 7기 활동이 시작되네요

죽었다고 생각하고 살아봐야겠습니다.

모두들 수고 많았습니다.