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DEEP LEARNING
3장 신경망 시작하기 091
3.1 신경망의 구조 092
3.1.1 층: 딥러닝의 구성 단위 093
3.1.2 모델: 층의 네트워크 094
3.1.3 손실 함수와 옵티마이저: 학습 과정을 조절하는 열쇠 095
3.2 케라스 소개 096
3.2.1 케라스, 텐서플로, 씨아노, CNTK 098
3.2.2 케라스를 사용한 개발: 빠르게 둘러보기 099
3.3 딥러닝 컴퓨터 셋팅 100
3.3.1 주피터 노트북: 딥러닝 실험을 위한 최적의 방법 101
3.3.2 케라스 시작하기: 두 가지 방법 102
3.3.3 클라우드에서 딥러닝 작업을 수행했을 때 장단점 102
3.3.4 어떤 GPU 카드가 딥러닝에 최적일까? 103
3.4 영화 리뷰 분류: 이진 분류 예제 104
3.4.1 IMDB 데이터셋 104
3.4.2 데이터 준비 106
3.4.3 신경망 모델 만들기 107
3.4.4 훈련 검증 111
3.4.5 훈련된 모델로 새로운 데이터에 대해 예측하기 115
3.4.6 추가 실험 116
3.4.7 정리 116
3.5 뉴스 기사 분류: 다중 분류 문제 117
3.5.1 로이터 데이터셋 117
3.5.2 데이터 준비 119
3.5.3 모델 구성 120
3.5.4 훈련 검증 121
3.5.5 새로운 데이터에 대해 예측하기 124
3.5.6 레이블과 손실을 다루는 다른 방법 125
3.5.7 충분히 큰 중간층을 두어야 하는 이유 125
3.5.8 추가 실험 126
3.5.9 정리 126
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