relu (2) 썸네일형 리스트형 [Coursera] 5. Optimization Problem 🥑 Coursera의 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization" 강좌의 내용을 배우면서 개인적으로 정리한 내용입니다. Normalizing Inputs 학습 속도를 높일 수 있는 방법 중 하나는 Input을 Normalization하는 것이다. 왜 Normalize를 할까? Normalize된 J 그래프와 되지 않은 J그래프를 살펴보자. Normalize 되지 않은 J그래프는 J을 업데이트할 때 많은 단계를 거쳐야 한다. 그러나 Normalize된 J 그래프를 보면 대칭적인 형상을 띄기 때문에 J를 업데이트할 때 비교적 적은 단계를 거친다. 이 두 그래프의 contour(윤곽) 그래프를 그.. [딥러닝/DL]2. 심층 신경망 Pupbani는 완성된 모델을 가지고 마케팅 팀장에게 찾아갔다. 마케팅 팀장은 성능이 조금더 좋았으면 좋겠다고 하였다. 그래서 Pupbani는 층을 더 추가하여 성능을 올려보겠다고 하였다. 여러개의 층 먼저 사용할 데이터를 가져와보겠다. # MNIST 데이터 가져오기 from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() # 데이터 정규화 및 1차원 배열로 변경 train_scaled = train_input / 255.0 train_scaled = train_scaled.reshape(-1, 28*28) # 훈련 세트, 검증 세트로 .. 이전 1 다음
