Generative Deep Learning-미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트: CH02 딥러닝

2.1 정형 데이터와 비정형 데이터

 

2.2 심층 신경망

 

2.2.1 케라스와 텐서플로

 

2.3 첫 번째 심층 신경망

2.3.1 데이터 적재

 

2.3.2 모델 만들기

 

from keras.layers import Input, Flatten, Dense
from keras.models import Model

input_layer = Input(shape=(32,32, 3))

x = Flatten()(input_layer)

x = Dense(units=200, activation = 'relu')(x)
x = Dense(units=150, activation = 'relu')(x)

output_layer = Dense(units=10, activation = 'softmax')(x)

model = Model(input_layer, output_layer)>

 

2.3.3 모델 컴파일

 

2.3.4 모델 훈련

 

2.3.5 모델 평가

 

2.4 모델 성능 향상

2.4.1 합성곱 층

 

다음은 흑백 이미지에서 수평 모서리와 수직 모서리를 찾기 위한 두 개의 합성곱 필터이다.

흑백 이미지에 적용된 두 개의 합성곱 필터

 

stride (스트라이드)

padding (패딩)

 

2.4.2 배치 정규화 층

2.4.3 드롭아웃 층

2.4.4 합성곱, 배치 정규화, 드롭아웃 적용하기

 

2.5 요약