[스터디/ML] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 6주차

 

 

 

작성일: 2022. 8. 21. 일요일

내용: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 6주차

 

#	진도	기본 미션	선택 미션
1주차 (7/4 ~ 7/10)	Chapter 01 ~ 02	코랩 실습 화면 캡쳐 하기	Ch.02(02-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기
2주차 (7/11 ~ 7/17)	Chapter 03	Ch. 03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증샷	모델 파라미터에 대해 설명하기
3주차 (7/18 ~ 7/24)	Chapter 04	Ch. 04(04-1) 2번 문제 풀고, 풀이 과정 설명하기	Ch.04(04-2) 과대적합/과소적합 손코딩 코랩 화면 캡쳐하기
4주차 (7/25 ~ 7/31)	Chapter 05	교차 검증을 그림으로 설명하기	Ch.05(05-3) 앙상블 모델 손코딩 코랩 화면 인증샷
여름 휴가   (8/1 ~ 8/7)	잘 쉬고 오세요!
5주차 (8/8 ~ 8/14)	Chapter 06	k-평균 알고리즘 작동 방식 설명하기	Ch.06(06-3) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기
6주차 (8/15 ~ 8/21)	Chapter 07	Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기	Ch.07(07-2) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기

 

기본 미션

Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기

 

1. 어떤 인공 신경망의 입력 특성이 100개이고 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일 때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇 개인가요? 

 

Ans. 1010개

뉴런 하나당 입력 특성만큼의 가중치 파라미터와 절편이 하나 필요

즉, (가중치 파라미터 100개 + 절편 1개)  x (뉴런 10개) = 1010 (개)
​

2. 케라스의 Dense 클래스를 사용해 신경망의 출력층을 만들려고 합니다. 이 신경망이 이진분류 모델이라면 activation 매개변수에 어떤 활성화 함수를 지정해야 하나요?

Ans. sigmoid

출력의 결과를 확률로 표현하기 위함

​

3. 케라스 모델에서 손실 함수와 측정 지표 등을 지정하는 메서드는 무엇인가요?

Ans. compile()

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4. 정수 레이블을 타깃으로 가지는 다중 분류 문제일 때 케라스 모델의 compile() 메서드에 지정할 손실 함수로 적절한 것은 무엇인가요?   

Ans. sparse_categorical_crossentropy
타깃의 값이 정수인 다중 분류일 경우 compile 메서드의  loss 매개변수를 sparse_categorical_crossentropy 로 지정

 

 

 

 

끝