교육 프로그램/KT AIVLE 3기
[KT AIVLE 3기] 에이블스쿨 5주차 후기 : 딥러닝
02/27~03/03 딥러닝 강의 정리 연결주의 관점 TensorFlow & Keras를 이용한 ANN 선형 회귀 (activation='linear', loss='mse') 로지스틱 회귀 (activation='sigmoid', loss='binary_crossentropy', metrics='accuracy') 멀티 클래스 (activation='softmax', loss='categorical_crossentropy', metrics='accuracy') Sequential API & Functional API 히든 레이어 e.g.) ReLU 레이어 수는 얼마나 고수준의 feature를 추출할 것인지를 의미 노드 수는 추출하려는 feature의 수를 의미 One-Hot Encoding (to_cat..
