[혼공학습단] 딥러닝을 좀 더 딥하게 가보자, 심층 신경망

 

 

 

 

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6주차	chapter 07	ch.07(07-2) 확인문제 풀고, 풀이과정 정리하기

 

 

 

확인 문제 풀이

 

1. 다음 중 모델의 add() 메서드 사용법이 올바른 것은 어떤 것인가요? ① model.add(keras.layers.Dense) ② model.add(keras.layers.Dense(10, activation='relu')) ③ model.add(keras.layers.Dense, 10, activation='relu') ④ model.add(keras.layers.Dense)(10,activation='relu')

 

정답 : ② model.add(keras.layers.Dense(10, activation='relu'))

 

허허..이런 문제는 뭐랄까 오답이 너무 명확하게 의미가 크게 없는 문제 같다.

10개의 유닛을 가진 Dense 레이어를 생성하는데, 활성화 함수는 ReLU를 사용하여 model 값을 만드는 함수이다.

 

 

2. 크기가 300 X 300인 입력을 케라스 층으로 펼치려고 합니다. 다음 중 어떤 층을 사용해야 하나요? ① Plate ② Flatten ③ Normalize ④ Dense

 

정답 : ② Flatten

 

Flatten은 다차원의 입력 데이터를 1차원으로 평탄화하는 역할을 한다.

 

3. 다음 중 이미지 분류를 위한 심층 신경망에 널리 사용되는 케라스의 활성화 함수는 무엇인가요? ① linear ② sigmoid ③ relu ④ tanh

 

정답 : ③ relu

 

ReLU함수에 대한 설명이다.

딥 러닝에서 현재 가장 많이 사용되는 활성화 함수 중 하나로,

입력값이 0보다 작으면 0을 출력하고, 양수의 경우 입력값을 그대로 출력한다.

 

자세한 내용은 아래 포스팅 참고

 

https://jinooh.tistory.com/118

[혼공학습단] 딥러닝의 세계로 들어가보자

 

4. 다음 중 적응적 학습률을 사용하지 않는 옵티마이저는 무엇인가요? ① SGD ② Adagrad ③ RMSprop ④ Adam

 

정답 : ① SGD

 

사실 뒤로 갈수록 이해하기가 쉽지 않아서 학습하는데 쪼금 어려움이 생겼는데,

② Adagrad, ③ RMSprop, ④ Adam 모두 적응적 학습률을 사용하는 옵티마지저로 알고 있고 , SGD는 단순한 형태의 경사하강법으로 이해했다.

 

 

 

** 사실과 다른 내용이 있을 수 있습니다. 언제든지 피드백 부탁드립니다!