tensorlfow2 [Machine Learning & Deep Learning 공부] Neural Network & Deep Learning 실습 오늘은 오랜만에 실습을 진행해보았다.Boston House Price Regression, 보스턴 주택가격 예측을 해보았다.구글의 CoLab에서 진행하고 있다(GPU를 사용하기 위해)# Google CoLab : 하루 12시간 무료 GPU 할당먼저 import로 라이브러리들을 필요한 불러오자.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom sklearn.metrics import accuracy_score, r2_score# 딥러닝에 필요한 것들 불러오기from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.kera.. 2025. 6. 20. [Machine Learning & Deep Learning 공부] Neural Network & Deep Learning_2 이제부터 실제 데이터들의 특징과 여러 변수들을 제어하기 위한 방법들을 소개할 것이다.1. 실제 데이터들은 울퉁불퉁되어있다.사진에서 '로컬 미니멈'과 '글로벌 미니멈'에 대해 알려주고 있다. 우리의 최종 목적지는 '글로벌 미니멈'인데 '로컬 미니멈'에 현혹되어 저곳으로 마무리할 경우 손해를 부르게 된다.2. Learning Rate(a)를 조절해야 한다.보통 Learning Rate는 1e-6 ~ 1.0 사이로 잡고(default 0.01) 진행하면 good learning rate가 된다.너무 High Learning Rate는 overshoot 될 가능성이 높아지고,너무 Low Learning Rate는 정답으로 가는 데까지 오랜 시간이 걸려 손해가 막심해진다.3. Momentum : 관성으로, 방향성.. 2025. 6. 17. 이전 1 다음
