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| + | * categorical_crossentropy : 분류시 사용 | ||
| + | * mse : 값 예측시 사용 | ||
| + | model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd(lr=0.01, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) | ||
| + | model.compile(loss='mse', optimizer=sgd(lr=0.01, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) | ||
=== Optimizer === | === Optimizer === | ||
| − | sgd | + | * sgd (확률적 경사 하강법) |
| − | rmsprop | + | :* 학습률 (LR, Learning Rate) : 0.1, 0.01 |
| − | adagrad | + | from keras.optimizers import sgd |
| − | adadelta | + | |
| − | adam | + | model.compile(loss='mse', optimizer=sgd(lr=0.01, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) |
| − | adamax | + | * rmsprop |
| − | nadam | + | * adagrad |
| + | * adadelta | ||
| + | * adam | ||
| + | * adamax | ||
| + | * nadam | ||
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| + | * accuracy : 정확도 | ||
== 참고 문헌 == | == 참고 문헌 == | ||
2018년 8월 10일 (금) 11:11 판
Keras를 정리 한다.
Model
Activation
Loss
- categorical_crossentropy : 분류시 사용
- mse : 값 예측시 사용
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd(lr=0.01, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) model.compile(loss='mse', optimizer=sgd(lr=0.01, momentum=0.9), metrics=['accuracy'])
Optimizer
- sgd (확률적 경사 하강법)
- 학습률 (LR, Learning Rate) : 0.1, 0.01
from keras.optimizers import sgd model.compile(loss='mse', optimizer=sgd(lr=0.01, momentum=0.9), metrics=['accuracy'])
- rmsprop
- adagrad
- adadelta
- adam
- adamax
- nadam
Metrics
- accuracy : 정확도
