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인공신경망2

[딥러닝] classification neural network(분류신경망) [딥러닝] classification neural network(분류신경망) 머신러닝, 딥러닝의 데이터 문제의 유형은 크게 분류(Classification)과 회귀(regression)으로 나눠진다. 그 중 Classification neural network를 소개해보겠다. 분류(Classification)는 데이터가 어느 범주에 속하는지 알아내는 것이다. 그 중 오늘은 가장 기본데이터인 와인은 분류하는 신경망 모형을 만들어보겠다. random seed 설정 일관된 결과값이 나오도록 랜덤 시드를 설정해줘야한다. numpy와 tensorflow를 import하고 각각 랜덤 시드값을 생성하는 함수를 사용해서 생성한다. import numpy as np import tensorflow as tf np.ran.. 2022. 1. 24.

[딥러닝] batch size(배치사이즈) VS epoch(에포크) VS iteration(반복) [딥러닝] batch size(배치사이즈) VS epoch(에포크) VS iteration(반복) 딥러닝을 학습하는 코드이다. hist = model.fit(x_tn, y_tn, epochs =10, batch_size = 100) 딥러닝을 학습하는 과정에서 epoch와 batch size, interation을 사용한다. 서로 비슷해 보여서 개념이 아주 조금 헷갈린다. batch size 전체 트레이닝 데이터를 여러개의 mini batch로 나누었을 때 하나의 미니 배치에 속하는 데이터의 개수를 말한다. 그림을 설명하자면, train data 700개는 각각 100개로 나눠진 mini batch가 7개로 이루어져있다. 각 mini batch는 100개의 데이터 포인트로 구성되어있고 이를 batch si.. 2022. 1. 22.

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