용감해지고 싶은 쫄보의 도전기

Q. 정규화를 왜 해야할까요? 정규화의 방법은 무엇이 있나요? 1. 정규화(Regularization)란?- 모델의 과적합을 방지하기 위해 추가적인 제약(규제)를 부여하는 기법- 과적합(Overfitting)이란? 모델이 훈련 데이터를 지나치게 학습해, 데이터의 일반적인 패턴을 학습하기 보다는, 그 안에 존재하는 우연한 잡음(noise)나 특이한 패턴까지 암기해버리는 상태=> 실제 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지기 때문에 이를 방지하기 위해 모델의 복잡도를 제어하거나 가중치를 제한함으로써 일반화 성능을 개선하는 것 2. 정규화의 방법1) L1 정규화 (Lasso 정규화) : 가중치의 절댓값 합(L1 norm)을 비용 함수에 추가- 가중치 벡터의 일부 요소를 완전히 0으로 만드는 특성 선택(Fea..

1. 모델 구조(층) 생성:  Sequentail 또는 FunctionAPI 1) Sequentail: 모델이 단순하고 순차적인 구조가 필요한 경우import tensorflow as tf# 1: Sequentailmodel = tf.keras.models.Sequentail([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=8), # 첫번째 노드 tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'), # 마지막 레이어는 항상 예측 결과(0과 1로 예측할거면 1)]) 2) FunctionAPI: 복잡한 구조(병렬/스킵, 연결, 다중 입력/출력)가 필요한 경우import tensorflow as tf# 2: FunctionA..