딥러닝 모델 세부 설정 모델 초기값 설정 : get_config() 레이어의 초기값을 개발자가 지정할 수 있다. (예제) mnist 데이터셋 활용 dense = tf.keras.layers.Dense(256, activation = 'relu') dense.get_config() 'kernel_initializer' : 레이어 초기화 방법 지정(기본값, glorot_uniform) 'kernel_regularizer' : 과대 적합 규제 적용(기본값, None) 모델 규제 과대적합을 피하기 위해 모델을 구성하는 레이어마다 l1, l2 규제 설정이 가능 kernel_regularizer 활용 # 규제 적용 dense = tf.keras.layers.Dense(25..
개요 구글 Tensorflow - keras 병합 kera는 text 처리에 유용한 라이브러리였음 BERT(구글꺼) 메타 이미지 쪽으로 특화된 라이브러리를 개발 시작 = pytorch 그런데 이제는 text 처리를 pytorch에도 쓰고 keras를 이미지 처리에도 쓰는 둘다 괜찮은 라이브러리임 미세조정 딥러닝 : 미리 만들어놓은 어느정도의 모델들을 미세 조정(미세 학습)하여 Fine Tuning 본인들에게 맞춤하는 영역으로 가고 있음 ex ) Ko-Bert 미세 조정은 pytorch로 함 - 그래서 pytorch 진형 tensorflow 진형 구분이 어렵다. - tensorflow, keras 위주로 실습하겠다. 다만 pytorch도 사용할 수 있게끔 준비하자. 인공지능, 머신러닝 , 딥러닝 인공지능 ..
