핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무

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2

부

신경망과 딥러닝

kernel_initializer="lecun_normal")

for _ in range(5)]

self.out = keras.layers.Dense(output_dim)

def build(self, batch_input_shape):

n_inputs = batch_input_shape[-1]

self.reconstruct = keras.layers.Dense(n_inputs)

super().build(batch_input_shape)

def call(self, inputs):

Z = inputs

for layer in self.hidden:

Z = layer(Z)

reconstruction = self.reconstruct(Z)

recon_loss = tf.reduce_mean(tf.square(

reconstruction - inputs))

self.add_loss(0.05 * recon_loss)

return self.out(Z)

이 코드를 하나씩 살펴봅시다.

•

생성자가 다섯 개의 은닉층과 하나의 출력층으로 구성된 심층 신경망을 만듭니다.

•

build()

메서드에서 완전 연결 층을 하나 더 추가하여 모델의 입력을 재구성하는 데 사용합니다. 이 완전

연결 층의 유닛 개수는 입력 개수와 같아야 합니다. 이런 재구성 층을 ...