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핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
book

핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무

by 박해선, 오렐리앙 제롱
May 2018
Beginner to intermediate
672 pages
16h 54m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
611
부록 A
연습문제 정답
층과 출력층에서 사용하는 활성화 함수입니다.
8
일반적으로
ReLU
(또는 이 함수의 변종.
11
장 참조 )가 은닉층의 활성화 함수 기본값으로 좋습니다. 출력층에서는 일반적으로 이진
분류에서는 로지스틱 활성화 함수, 다중 분류에서는 소프트맥스 활성화 함수를 사용하고
회귀에서는 활성화 함수를 적용하지 않습니다.
MLP
가 훈련 데이터에 과대적합되었다면 은닉층 수와 각 은닉층에 있는 뉴런 수를 줄여볼
수 있습니다.
9
.
https
://
github
.
com
/
rickiepark
/
handson
-
ml
/
에 있는 주피터 노트북을 참고하세요.
11
:
심층 신경망 훈련
1
.
아니오. 모든 가중치는 독립적으로 샘플링되어야 합니다. 즉, 같은 초깃값을 가지면 안 됩
니다. 가중치를 무작위로 샘플링하는 중요한 한 가지 목적은 대칭성을 피하기 위함입니다.
모든 가중치가
0
이 아니더라도 같은 초깃값을 가지면 대칭성이 깨지지 않고(즉, 어떤 층
에 있는 모든 뉴런이 동일합니다 ) 역전파도 이를 해결할 수 없을 것입니다. 구체적으로 말
하면 어떤 층에 있는 모든 뉴런이 항상 같은 가중치를 가지게 됩니다. 이는 층마다 하나의
뉴런이 있는 것과 같으므로 수렴하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 이런 구성으로 좋은 솔루
션에 수렴하는 것은 사실상 불가능합니다.
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박해선, 오렐리앙 제롱

Publisher Resources

ISBN: 9791162240731