딥러닝 모델 활성화 함수와 학습 방법에 대한 퀴즈
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Questions and Answers

Adam optimizer를 사용하여 모델을 컴파일할 때, 어떤 손실 함수를 사용하는가?

  • mean_absolute_error
  • categorical_crossentropy (correct)
  • mean_squared_error
  • binary_crossentropy

    • 무엇이 모델 평가에 사용되는 데이터인가?

  • new_data
  • X_test, y_test (correct)
  • hist
  • X_train, y_train

    • 모델 학습 시 몇 번의 epoch으로 학습을 진행하는가?

  • 1000 (correct)
  • 50
  • 100
  • 500

    • 모델 컴파일 시 어떤 optimizer와 loss 함수가 사용되는가?

    <p>adam, categorical_crossentropy</p> Signup and view all the answers

    모델 평가 시 어떤 데이터를 사용하는가?

    <p>X_test와 y_test 데이터</p> Signup and view all the answers

    모델 학습 시 epoch는 몇으로 설정되어 있는가?

    <p>1000</p> Signup and view all the answers

    모델 평가 시 verbose 값은 어떻게 설정되어 있는가?

    <p>2</p> Signup and view all the answers

    어떤 방식의 gradient descent가 사용되는가?

    <p>Mini-batch gradient descent</p> Signup and view all the answers

    모델은 어떤 classification에 사용되는가?

    <p>Multi-class classification</p> Signup and view all the answers

    어떤 방식의 gradient descent를 사용하는가?

    <p>Mini-batch gradient descent</p> Signup and view all the answers

    어떤 데이터가 새로운 데이터로 예측에 사용되는가?

    <p>new_data</p> Signup and view all the answers

    모델의 사용 용도는 무엇인가?

    <p>Multi-class classification</p> Signup and view all the answers

    모델 평가 시 verbose는 어떻게 설정되는가?

    <p>2</p> Signup and view all the answers

    학습 데이터와 테스트 데이터는 어떻게 구분되는가?

    <p>X와 y로 구분</p> Signup and view all the answers

    모델 컴파일 시 어떤 optimizer를 사용하는가?

    <p>adam</p> Signup and view all the answers

    모델의 optimizer로 어떤 알고리즘이 사용되는가?

    <p>Adam</p> Signup and view all the answers

    TensorFlow를 이용하여 어떤 그래프를 생성하는가?

    <p>3D 그래프</p> Signup and view all the answers

    어떤 값을 주면 모델을 만들기 위해 TensorFlow를 import하고, 모델을 생성하고, 컴파일하는가?

    <p>x 값</p> Signup and view all the answers

    TensorFlow를 이용하여 가중치와 편향을 구하는 과정은 무엇인가?

    <p>학습</p> Signup and view all the answers

    XOR 문제를 해결하기 위해 어떤 작업을 수행하는가?

    <p>뉴런을 추가</p> Signup and view all the answers

    분류 문제를 해결하기 위해 어떤 라이브러리를 사용하는가?

    <p>OneHotEncoder</p> Signup and view all the answers

    TensorFlow에서 모델을 생성하는 방법은 무엇인가?

    <p>Sequential 모델</p> Signup and view all the answers

    TensorFlow에서 모델을 컴파일하는 방법은 무엇인가?

    <p>compile() 함수</p> Signup and view all the answers

    Train_test_split 함수는 어떤 역할을 하는가?

    <p>데이터를 학습과 테스트로 분리한다.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    선택하는 활성화 함수

    모델 컴파일, optimizer는 'adam', 손실 함수는 'categorical_crossentropy'로 설정

    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

    model.summary()

    모델 학습, epoch는 1000으로 설정

    hist = model.fit(X_train, y_train, epochs=1000, validation_data=(X_test, y_test))

    학습 결과 시각화

    plt.plot(hist.history['loss'], label='train loss') plt.plot(hist.history['val_loss'], label='val loss') plt.plot(hist.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(hist.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend(loc='upper right') plt.show()

    모델 평가

    loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test Loss:', loss) print('Test Accuracy:', accuracy)

    새로운 데이터에 대한 예측

    new_data = np.array([[5.7, 3.0, 4.2, 1.2]]) prediction = model.predict(new_data) print('Prediction:', prediction)1. 모델 컴파일 시 optimizer로 adam, loss로 categorical_crossentropy를 사용한다. 2. 학습에는 X_train과 y_train 데이터를 사용하며, 100번의 epoch으로 학습을 진행한다. 3. 모델 평가에는 X_test와 y_test 데이터를 사용하며, verbose는 2로 설정한다. 4. loss와 accuracy를 시각화한 그래프를 출력한다. 5. SGD가 아닌 batchsize gradient descent 방식을 사용한다. 6. 모델은 categorical classification에 사용된다. 7. 학습 데이터와 테스트 데이터가 존재한다. 8. 학습 데이터와 테스트 데이터는 X와 y로 구분된다. 9. 모델은 총 100번의 epoch으로 학습한다. 10. 모델의 성능 평가에는 verbose가 2로 설정된다. 11. 모델의 손실(loss)과 정확도(accuracy)를 시각화하여 출력한다. 12. 모델은 adam optimizer를 사용하여 학습한다.

    TensorFlow를 이용한 머신러닝 예제 요약

    1. numpy와 mpl_toolkits.mplot3d, matplotlib.pyplot을 import하고, 2차원 배열에서 3번째 열을 xs로, 4번째 열을 ys로, 5번째 열을 zs로 저장하여 3D 그래프를 생성한다.
    2. x와 y 값을 주면 y 값을 구할 수 있는 모델을 만들기 위해 TensorFlow를 import하고, 모델을 생성하고, 컴파일한다.
    3. 학습을 통해 모델을 예측하고, 가중치와 편향을 구한다.
    4. XOR 문제를 해결하기 위해 뉴런을 추가하고, 모델을 컴파일한다.
    5. 분류 문제를 해결하기 위해 OneHotEncoder와 train_test_split을 사용하여 데이터를 전처리하고, 모델을 생성하고, 컴파일한다.

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    Quiz Team

    Description

    이 퀴즈는 딥러닝 모델에서 선택할 수 있는 활성화 함수에 대해 묻는 문제입니다. 모델 컴파일 시 optimizer와 loss 설정, epoch 설정, 학습 데이터와 테스트 데이터 구분 등 딥러닝 모델 학습에 대한 내용을 다룹니다. 또한, 학습 결과를 시각

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