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Machine Learning

14.5 케라스 API를 사용하여 일반적인 구조 구현하기 588
14.5.1 XOR 분류 문제 풀어 보기 592
14.5.2 케라스 함수형 API로 유연성이 높은 모델 만들기 597
14.5.3 케라스의 Model 클래스 기반으로 모델 만들기 598
14.5.4 사용자 정의 케라스 층 만들기 601
14.6 텐서플로 추정기 604
14.6.1 특성 열 사용 605
14.6.2 사전에 준비된 추정기로 머신 러닝 수행 609
14.6.3 추정기를 사용하여 MNIST 손글씨 숫자 분류 613
14.6.4 케라스 모델에서 추정기 만들기 616
14.7 요약 618

15장 심층 합성곱 신경망으로 이미지 분류 619

15.1 합성곱 신경망의 구성 요소 620
15.1.1 CNN과 특성 계층 학습 621
15.1.2 이산 합성곱 수행 623
15.1.3 서브샘플링 632
15.2 기본 구성 요소를 사용하여 심층 합성곱 신경망 구성 633
15.2.1 여러 개의 입력 또는 컬러 채널 다루기 634
15.2.2 드롭아웃으로 신경망 규제 637
15.2.3 분류를 위한 손실 함수 640
15.3 텐서플로를 사용하여 심층 합성곱 신경망 구현 643
15.3.1 다층 CNN 구조 643
15.3.2 데이터 적재와 전처리 644
15.3.3 텐서플로 케라스 API를 사용하여 CNN 구현 645
15.4 합성곱 신경망을 사용하여 얼굴 이미지의 성별 분류 651
15.4.1 CelebA 데이터셋 로드 652
15.4.2 이미지 변환과 데이터 증식 653
15.4.3 CNN 성별 분류기 훈련 658
15.5 요약 664

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