[Python to AI] 딥러닝의 성능을 올려준 기술들 - week 3

목차

• 간단한 신경망 tensorflow로 구현하기
• 다층 퍼셉트론
• 활성 함수
• 손실 함수
• Overfitting / Underfitting
• 옵티마이저
• 데이터 전처리
• 하이퍼 파라미터
  

 

  간단한 신경망 tensorflow로 구현하기  

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https://colab.research.google.com/drive/1iiI_NIEAkcBIuMu-AVKvrrlTqt7GAAfx#scrollTo=95Z-qqwyga32

Google Colaboratory Notebook

 

  다층 퍼셉트론  

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  활성 함수  

 

  손실 함수  

MSE : Mean Squared Error

좋은 손실 함수는? 오차가 클 수록 e 값이 커야 한다.

MSE는 오차가 클 수록 e 값이 크다.

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하지만?

그래디언트가 계산되는 방식

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CE : Cross Entrophy

손실 함수는 오차가 클 수록 e 값이 커야 한다.

왜 CE는 이게 될까?

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  Overfitting / Underfitting  

 

  옵티마이저  

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http://www.denizyuret.com/2015/03/alec-radfords-animations-for.html

Alec Radford's animations for optimization algorithms

GD - SGD - Mini batch GD

Momentum

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  데이터 전처리  

 balance, size, augmentation(resize, brightness, contrast, saturation, crop)

 

  하이퍼 파라미터  

모델의 외부에서 학습에 관련된 모델의 동작을 조정

레이어의 수, 노드의 수, 학습률, epoch, 모멘텀

임의 탐색이 유리하다 (Bergstra2012 실험)

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