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케라스(Keras) (2) 1. 콜백■ MNIST 데이터 셋같이 데이터의 개수가 6만장, 7만장이 아닌 60만장, 700만장, 6000만장, .... 인 대규모 데이터셋에서 fit( ) 메서드를 사용해 수십 수백 번의 에포크를 긴 시간 동안 수행했을 때, 이를 저장하지 못하거나 결과에서 이상 징후가 발견되는 등 처음부터 다시 긴 시간 동안 학습을 시작해야 한다.■ 이를 방지하기 위해 사용하는 것이 바로 콜백(callback)이다.■ 콜백은 모델 훈련 시 사용하는 fit( ) 메서드에 callbacks 매개변수로 지정하여 모델 체크포인트(checkpoint), 조기 종료(early stopping), 학습률 스케줄러(learning rate scheduler) 등 모델 훈련에 보조적인 옵션을 넣을 수 있다. 1.1 모델 체크포인트(..
케라스(Keras) (1) https://keras.io Keras: Deep Learning for humansA superpower for developers. The purpose of Keras is to give an unfair advantage to any developer looking to ship Machine Learning-powered apps. Keras focuses on debugging speed, code elegance & conciseness, maintainability, and deployability. When you chokeras.iohttps://tensorflow.org TensorFlow모두를 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼입니다. 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로..
텐서(Tensor) (1) 1. 텐서플로 자료구조■ 텐서는 데이터를 다차원 배열 형태로 표현한 것으로 딥러닝에서는 텐서가 데이터를 표현하는 기본 단위로 사용된다. ■ 텐서의 차원(축)은 차수가 1씩 증가함에 따라 데이터 구조가 확장된다. 스칼라 \( \rightarrow \) 벡터 \( \rightarrow \) 행렬 \( \rightarrow \) 3차원 텐서 \( \rightarrow \) 4차원 텐서.... 이렇게 구조가 확장되면서 점이 선으로, 선이 면으로, 면이 입체로 변화한다.- 위의 그림에서 랭크는 텐서의 차수를 의미한다.■ 여기서 차수(차원의 수)는 텐서를 구성하는 벡터의 개수이다.- 0차원 텐서인 스칼라는 텐서를 구성하는 벡터의 개수가 0 개, 1차원 텐서인 벡터는 벡터의 개수가 1개, 2차원 텐서인 행렬은 벡터의..

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