케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 7. 딥러닝을 위한 고급 도구
# 세줄 요약 # 다중 입력, 다중 출력, 복잡한 네트워크 topology를 갖는 모델의 경우 케라스에서는 함수형API를 사용하며, Input layer와 output layer들을 정의한 후 마지막에 'Model([input_1, input_2], [output_1, output_2, output3])'과 같은 함수의 형태로 묶어줘야 한다. 케라스 콜백(callback)은 모델의 fit() 메서드가 호출될 떄 전달되는 객체로서 모델 체크포인트 저장, 조기 종료(early stopping), 하이퍼 파라미터 동적 조정(ex. Learning rate), 텐서보드 시각화 등이 있다. 딥러닝 모델의 성능을 최대한으로 끌어올리는 방법에는 Batch Normalization, Separable Convoluti..
2020. 12. 8.
