그럼에도 불구하고

들어가며 지난 시간까지 케라스의 Sequential API를 이용해서 간단한 선형 신경망을 만들어 회귀와 분류를 진행했습니다. 만약 여러개의 입력, 출력층을 만들고 싶거나 좀 더 복잡한 신경망을 만들고 싶다면 어떻게 해야할까요? 이번에는 함수형 API를 사용해서 이 문제를 해결해보겠습니다. 목차 1. 함수형 API란? 2. Wide & Deep 신경망 3. 여러개의 입력,출력층 1. 함수형 API란? 함수형 API는 말 그대로 코드에서 함수처럼 신경망 층을 다루는 API입니다. input_B = keras.layers.Input(shape=[6], name="deep_input") hidden1 = keras.layers.Dense(30, activation="relu")(input_B) 두 번째 줄을 ..

들어가며 지난 글까지 인공 신경망과 학습 모델들에 대해서 알아보고 이를 사이킷런으로 구현해 보았습니다. 이번에는 google 의 tensorflow에서 지원하는 keras라이브러리를 사용해서 간편하게 신경망을 구현, 학습, 그리고 평가하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 목차 1. 텐서플로2 설치 2. Sequential API로 이미지 분류기 구현하기 1. 데이터 다운로드 2. Sequential Model 구축 3. 모델 알아보기 4. 모델 컴파일하기 5.모델 학습하기 6. 학습 시각화하기 7. 테스트 데이터로 평가하기 8. 예측하기 Tensorflow 2.0 설치하기 tensorflow 2.0을 설치하는 환경이 여러 가지가 있으므로 이는 tensorflow.org에 게재된 공식문서를 참조하는 것이 좋..