[Hands-On ML] 11장 심층 신경망 훈련하기(6) - 규제 (L1, L2, dropout, max-norm)
11.4 규제를 사용해 과대적합 피하기
Hands-On ML
[Hands-On ML] 11장 심층 신경망 훈련하기(4) - 학습률 스케줄링
11.3.6 학습률 스케줄링
[Hands-On ML] 11장 심층 신경망 훈련하기(4) - 고속 옵티마이저
지금까지 훈련 속도를 높이는 네 가지 방법을 보았다.
[Hands-On ML] 11장 심층 신경망 훈련하기(3) - 전이 학습
“핸즈온 머신러닝”의 “11장 심층 신경망 훈련하기” 파트를 읽고 공부한 내용을 정리해보았다. 사전훈련된 층을 재사용하는 전이 학습에 대해 다뤄볼 것이다.
[Hands-On ML] 11장 심층 신경망 훈련하기(2) - 배치 정규화 & 그레디언트 클리핑
“핸즈온 머신러닝”의 “11장 심층 신경망 훈련하기” 파트를 읽고 공부한 내용을 정리해보았다. 그레디언트 소실과 폭주 문제 해결 방법인 배치 정규화와 그레디언트 클리핑에 대해 다뤄볼 것이다.
[Hands-On ML] 11장 심층 신경망 훈련하기(1) - 그레디언트 소실 & ReLU
“핸즈온 머신러닝”의 “11장 심층 신경망 훈련하기” 파트를 읽고 공부한 내용을 정리해보았다. 그레디언트 소실과 ReLU 활성화 함수에 대해 다뤄볼 것이다.
[Hands-On ML] 10장 케라스를 사용한 인공 신경망 소개(3)
“핸즈온 머신러닝”의 “10장 케라스를 사용한 인공신경망 소개” 파트를 읽고 공부한 내용을 정리해보았다. 신경망 하이퍼파라미터를 조정하는 방법을 다뤄볼 것이다.
[Hands-On ML] 10장 케라스를 사용한 인공 신경망 소개(2)
“핸즈온 머신러닝”의 “10장 케라스를 사용한 인공신경망 소개” 파트를 읽고 공부한 내용을 정리해보았다. 케라스로 다층 퍼셉트론을 구현하는 방법을 다뤄볼 것이다.
[Hands-On ML] 10장 케라스를 사용한 인공 신경망 소개(1)
“핸즈온 머신러닝”의 “10장 케라스를 사용한 인공신경망 소개” 파트를 읽고 공부한 내용을 정리해보았다.