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Re: 문제108. (오늘의 마지막 문제) 아래의 층을 개선해서 테스트 데이터의 정확도를... 2023.05.16해당카페글 미리보기
#모델 생성 model = models.Sequential() model.add(BatchNormalization()) model.add(Dropout(0.2)) model.add(layers.Dense(74, activation = 'relu', input_shape = (41, ))) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dropout(0.2)) model.add...
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Re: 문제108. (오늘의 마지막 문제) 아래의 층을 개선해서 테스트 데이터의 정확도를... 2023.05.16해당카페글 미리보기
# 신경망 model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(500, activation = 'relu', input_shape = (41, ))) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.2)) model.add(layers.Dense(400, activation = 'relu')) model...
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Re: 문제108. (오늘의 마지막 문제) 아래의 층을 개선해서 테스트 데이터의 정확도를... 2023.05.16해당카페글 미리보기
model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(200, activation='relu', input_shape=(41, ))) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.2)) model.add(layers.Dense(100, activation='relu')) model.add(layers...
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Re: 문제108. (오늘의 마지막 문제) 아래의 층을 개선해서 테스트 데이터의 정확도를... 2023.05.16해당카페글 미리보기
model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(100, activation = 'sigmoid', input_shape = (41, ))) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dropout(0.1)) model.add(layers.Dense(40, activation = 'sigmoid')) model.add...
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Re: 문제108. (오늘의 마지막 문제) 아래의 층을 개선해서 테스트 데이터의 정확도를... 2023.05.16해당카페글 미리보기
models, layers from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, BatchNormalization, Dropout model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(200, activation='relu', input_shape=(41,))) model.add(layers.BatchNormalization()) model...
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Re: 문제108. (오늘의 마지막 문제) 아래의 층을 개선해서 테스트 데이터의 정확도를... 2023.05.16해당카페글 미리보기
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, BatchNormalization,Dropout #3층 신경망 model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(100, activation = 'relu', input_shape = (41, ))) model.add(BatchNormalization()) model.add...
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Re: 문제108. (오늘의 마지막 문제) 아래의 층을 개선해서 테스트 데이터의 정확도를... 2023.05.16해당카페글 미리보기
# 신경망 모델 구현 model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(100, activation='relu', input_shape=(41, ))) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.2)) model.add(layers.Dense(50, activation='relu')) model...
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Re: 문제108. (오늘의 마지막 문제) 아래의 층을 개선해서 테스트 데이터의 정확도를... 2023.05.16해당카페글 미리보기
model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(100, activation = 'relu', input_shape = (41, ))) model.add(layers.Dense(100, activation = 'relu')) #뉴런값 100으로 변경 model.add(layers.Dense(2, activation = 'softmax')) model.summary...
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Re: 문제108. (오늘의 마지막 문제) 아래의 층을 개선해서 테스트 데이터의 정확도를... 2023.05.16해당카페글 미리보기
# 3층 신경망 model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(200, activation = 'relu', input_shape = (41, ))) model.add(layers.Dense(50, activation = 'relu')) model.add(layers.Dense(2, activation = 'softmax')) model.summary() 정확도...
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Re: 문제100. (점심시간 문제) 문제99번 코드의 dropout 비율을 20% 가 아니라 ... 2023.05.10해당카페글 미리보기
mnist import load_data # 텐써플로우에 내장되어있는 mnist 데이터를 가져오기 from tensorflow.keras.models import Sequential # 모델을 구성하기 위한 모듈 from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, BatchNormalization,Dropout # 완전...